Windows tensorflow的配置与安装
摘要：本文将介绍如何在Windows 10上为python配置GPU版本的tensorflow，主要步骤分为python的安装、pycharm的安装、NVIDIA的配置与安装、CUDA的配置与安装、cuDNN的导入、tensorflow的安装以及后续的调整优化。
在Windows 10环境下配置和安装TensorFlow GPU版本是一个涉及多个步骤的过程，主要涉及到Python、PyCharm、NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN的安装与配置。确保你的计算机具备支持GPU的硬件，例如NVIDIA的显卡，因为TensorFlow的GPU版本能充分利用显卡的计算能力加速深度学习模型的训练。
**1. Python的安装**
选择一个兼容TensorFlow的Python版本，这里推荐使用Python 3.6.8 64位版本。从官方下载地址（https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/python-3.6.8-amd64.exe）下载并安装，建议选择自定义安装，将Python安装在非系统目录，比如"D:\Program Files\Python36"，并确保勾选添加到系统环境变量。
**2. 配置Python环境**
安装完成后，通过命令提示符验证Python是否安装成功。如果遇到"python"不是内部或外部命令的问题，需要手动添加Python和Python Scripts的路径到系统环境变量Path中。通过“高级系统设置” -> “环境变量” -> 编辑Path变量，添加上述路径。
**3. PyCharm的安装**
下载最新版的PyCharm Community Edition 2019.3，安装到指定目录，如"D:\Program Files\PyCharm Community Edition 2019.3"。创建新项目并设置Python解释器，确保选用之前安装的Python版本。
**4. NVIDIA配置与CUDA安装**
需要更新NVIDIA驱动到最新版本，以支持TensorFlow的GPU计算需求。接着，下载与TensorFlow兼容的CUDA版本，例如TensorFlow 1.11.0对应CUDA 9.0版本。安装CUDA时，遵循安装向导，确保CUDA工具包、Visual Studio Integration以及NVIDIA SDK Manager等组件被选中。
**5. cuDNN的导入**
cuDNN是CUDA的加速库，对于TensorFlow GPU版本至关重要。下载与CUDA版本匹配的cuDNN，解压缩后将头文件和库文件复制到CUDA的相应目录，通常为"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"下的include和lib folders。
**6. TensorFlow的安装**
在PyCharm中，通过Project Interpreter设置界面安装TensorFlow GPU版本。输入`tensorflow-gpu==1.11.0`执行安装。等待安装完成后，可以编写简单的代码验证TensorFlow是否正常工作，如`import tensorflow as tf; print(tf.__version__)`。
**7. 后续调整优化**
安装完成后，可能需要根据系统环境和硬件配置进一步优化TensorFlow的性能。例如，可以修改CUDA的配置文件以限制内存使用，或者调整线程数等。此外，确保GPU驱动是最新的，以获得最佳性能。
总结来说，配置TensorFlow GPU版本在Windows 10上是一项涉及多个组件安装和环境配置的任务。每个步骤都需要细心操作，确保兼容性和正确的路径设置，以实现TensorFlow的高效运行。同时，保持软件和驱动的更新也是保持良好性能的关键。
