前置檢查
- 已安裝 Python 2.5 及以上版本（建議安裝 3 以上版本）
請(qǐng)自行到官網(wǎng)下載安裝。 - 已安裝 Numpy
獲取地址（請(qǐng)根據(jù)自己的系統(tǒng)及需求下載）
注1：也可以在 cmd 中使用 pip 安裝（前提是已經(jīng)安裝 pip，Python3 及以上版本安裝好以后就自帶的），在命令行中輸入：
pip3 install numpy
然后等待安裝成功。
注2：安裝過程中若出現(xiàn)問題請(qǐng)到 這里 查詢。 - 已安裝 VisualStudio 2015
這個(gè)教程很多，隨便百度一下就會(huì)出來很多。
使用 pip 安裝 TensorFlow
- 安裝 GPU 版 （運(yùn)行速度更快，推薦，但只有 NVIDIA 的顯卡才能安裝）
在 cmd 中輸入pip install tensorflow-gpu - 安裝 CPU 版
在 cmd 中輸入pip install tensorflow
安裝 cuda
劃重點(diǎn)?。。?！ 在安裝之前，請(qǐng)務(wù)必關(guān)閉 360安全衛(wèi)士/騰訊管家 等安全軟件?。?！
- 安裝之前請(qǐng)先到 這里 查詢你的電腦顯卡是否支持 cuda 。
- 到 官網(wǎng) 下載自己需要的版本
注：建議下載本地版，網(wǎng)絡(luò)版會(huì)從網(wǎng)頁獲取數(shù)據(jù)，可能會(huì)失??； - 雙擊 .exe 文件開始安裝
- 如果選擇自定義安裝，建議使用默認(rèn)路徑。
- 安裝完成后，可在 cmd 中輸入
nvcc -V來查看當(dāng)前已安裝 cuda 的版本信息，如果輸出了版本信息，說明安裝成功。
下載 cudnn
- 同理，到官網(wǎng)下載對(duì)應(yīng)你的 cuda 版本的 cudnn。
注1：如果安裝的是 cuda8 ，請(qǐng)下載 cudnn v6，因?yàn)槭褂?pip 安裝的是最新版的 TensorFlow，而 TensorFlow1.3 就已經(jīng)不再支持 cudnn v5，而支持 cudnn v6。
注2：下載完成后是一個(gè)壓縮包，解壓后有三個(gè)文件，如圖
cudnn 解壓后
請(qǐng)將三個(gè)文件夾一并拷入安裝 cuda 中的 cuda 文件夾中，如：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8
，與命名相同的文件夾合并，如圖：
cuda 文件夾 - 檢測(cè)系統(tǒng)環(huán)境變量 PATH 是否配置好，例如：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp
檢查是否能正常使用
- 在 菜單->程序->Python 中，找到 Python 自帶的編輯器 IDLE，打開，并輸入：
import tensorflow as tf
回車，若成功，則安裝成功。
補(bǔ)充：
- 簡單矩陣乘法 測(cè)試示例代碼：
import tensorflow as tf
a = tf.random_normal((100, 100))
b = tf.random_normal((100, 500))
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(c)
輸出：
output
