在Windows 10上搭建TensorFlow环境
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了解如何为受支持的GPU测试Windows系统，安装和配置所需的驱动程序，获取最新的TensorFlow每日构建版并确保其正常工作。
在前面的文章中，我展示了如何测试你的Linux系统，看看你是否能够按照带GPU支持的TensorFlow。在本文中，我将介绍如何在Windows 10上搭建TensorFlow环境。
同样，仍然需要Python环境和pip工具。
1、获取Python和pip
在Windows环境安装Python 3.x版本，通常安装包中集成了pip工具，安装会非常简单方便。具体见：https://www.python.org/downloads/windows/
一旦下载并执行，需要确保选择安装的自定义选项。可以看到如下界面： 
完成安装后，可以打开命令提示符并键入python，以查看您正在使用的版本。这里可以看到，我下载了3.6.4版： 
然后可以退出Python解释器环境：
exit()
AI 代码解读
然后测试pip工具安装的情况：
pip -V
AI 代码解读
可以看到这样： 
接下来，在安装TensorFlow之前，需要先检查主机的GPU是否支持，在命令提示符下，执行命令：
control /name Microsoft.DeviceManagerAI 代码解读
然后查看“显示适配器”设置，将其打开，然后阅读显示适配器的名称，如下： 
正如你所看到的，主机系统有一个GTX 980 Ti。然后去NVIDIA官网查看信息，具体见：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，就可以知道是否可以使用带GPU支持的TensorFlow。这里已经确定是支持的。但是在安装和运行TensorFlow之前，需要为你的机器安装CUDA驱动。
2、安装CUDA驱动程序
要说明一点，目前TensorFlow的每日构建版提供了对CUDA 9.0的支持，而Release版则只能支持CUDA 8.0版。如果访问CUDA的下载网站，见：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit，可以看到CUDA目前的最新版本是9.1版，因此请确保通过选择下面的“Legacy Releases”链接来下载正确版本的驱动程序。
在运行TensorFlow之前，还需要一个与主机的CUDA版本相匹配的CuDNN版本。
3、安装TensorFlow
安装TensorFlow的Nightly Build版。从命令提示符下安装它，只需输入：
pip install tf-nightly-gpu
AI 代码解读
一旦安装完成，在命令提示符窗口中输入：
python
AI 代码解读
打开Python编辑器，在其中输入：
import tensorflow as tf
AI 代码解读
如果CUDA驱动程序有错误，就可能会显示 cudart64_XX.dll 失败，其中XX是版本号。
如果CUDA驱动程序正确，但CuDNN驱动程序有错误，就可能会显示说 cudnn64_X.dll 缺少什么东西，其中X是一个版本号。
4、安装CuDNN库
CuDNN库是CUDA针对深度神经网络的更新包，TensorFlow会使用它用于加速NVidia GPU上的深度学习。可以从这里下载，见：https://developer.nvidia.com/cudnn。
但必须首先要注册一个NVidia开发者帐号，它是免费的。登录后，您会看到各种CuDNN下载。然后选择匹配的版本。由于之前使用了CUDA 9.0，所以确定为CUDA 9.0选择了cuDNN v7.0.5。 
下载下来的是一个包含了几个文件夹的ZIP文件，每个文件夹包含CuDNN文件（一个DLL，一个头文件和一个库文件）。找到你的CUDA安装目录，这里应该是这样的：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
AI 代码解读
可以看到从ZIP文件的目录也在这个目录，即有一个bin、一个include，一个lib等。将文件从ZIP复制到相关的目录。
比如把cudnn64_7.dll文件拖拽到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin目录，其它相似。
完成后，重新打开命令提示符窗口并再次测试TensorFlow！
import tensorflow as tf
AI 代码解读
然后，可以输入以下内容来检查TensorFlow版本：
print(tf.__version__)
AI 代码解读
可以看到TensorFlow的版本得以正确显示： 
