0、写在前面

​ 之前其实安装过一次tensorflow,但是由于电脑中毒,重装了系统,把所有的环境全部删除了。之前在博客里转发了一篇别人在win10安装tensorflow的教程,但是版本比较旧了,所以这次决定自己写一下。

1、环境说明

​ 这次安装tensorflow是在Win10(1909)版本下,基于anaconda安装的。anaconda隔离管理多个环境,互不影响,比较方便。

2、安装anaconda

2.1 下载

​ 这里选择python 3.7版本的下载,根据自己系统实际的位数,下载对应的版本。 下载地址

![Anaconda 下载](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/Anaconda 下载.png)

2.2 安装

​ 安装过程其实默认就可以,有两个地方可以设置一下:

![Anaconda安装1](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/Anaconda安装1.png)

![Anaconda安装2](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/Anaconda安装2.png)

2.3 检查安装结果

​ 进入windows的命令行模式:

​ 2.3.1 检测Anaconda环境是否安装成功(查看Anaconda版本号):conda --version

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/查询Anaconda版本号.png)

​ 2.3.2 检测目前安装了哪些环境变量:conda info --envs

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/查询目前安装了哪些环境变量.png)

​ 2.3.3 查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本:conda search --full --name tensorflow

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/查看Tensorflow版本.png)

3、新建虚拟环境

3.1 创建环境tfenv并安装python3.7:conda create --name tfenv python=3.7

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/创建环境tfenv.png)

3.2 查看是否安装成功

​ 这里可以使用 2.3.2 中的命令查看是否成功安装环境

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/擦好看是否安装成功.png)

4、安装tensorflow

4.1 GPU版?CPU版?

判断条件 结果
显卡是否为NVIDIA系列显卡? 是 = GPU;否 = CPU
若是NVIDIA系列显卡,计算能力如何? 大于等于3.5 = GPU;小于3.5 = CPU

解释:

​ (1)首先,查看自己电脑显卡的型号。如果显卡是NVIDIA系列的,继续下面步骤;如果显卡不是NVIDIA系列的,直接装CPU版。

​ (2)然后,如果是NVIDIA系列的,则查询该显卡的计算能力。详见:查询计算能力。点开自己显卡对应的系列,查看自己显卡的GPU计算能力(即,Compute Capability)。如下图,显卡NVIDIA GTX 1050对应的计算能力为6.1。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/GTX 1050 计算能力.png)

​ (3)最后,到官网查询发布的GPU支持,查看硬件要求。本文查询时的标准是3.5(如下图)。如果计算能力≥3.5,可以装GPU版;相反<3.5的只能选择CPU版了。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/官网GPU支持.png)

​ (4)GPU和CPU两个版本没有太大的区别,只是计算的快慢问题,GPU版本的计算更快。

4.2 版本号如何选择?

​ 4.2.1 CPU版本的基本没有特别的限制,选择适合自己的就行。

​ 4.2.2 确认自己的显卡可以支持GPU版之后,Tensorflow-GPU版本的选择主要看两个指标:CUDA和cuDNN。需要下载安装CUDA和cuDNN

​ 4.2.3 CUDA版本的选择:它依赖于显卡的驱动程序版本,如下表,参考官方文档。与下表进行对照选择兼容的CUDA版本。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/NNVIDIA驱动版本号与CUDA版本的对应关系.png)

​ 如:我电脑的的驱动程序版本号为:417.22,所以对应的CUDA Toolkit版本应为10.0版本

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/本机显卡驱动版本号.png)

​ 4.2.4 确认cuDNN对应于CUDA的版本。参照tensorflow官网给出的标准,如下表。然后从Nivdia官网下载对应版本的cuDNN。

版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-1.13.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8

​ 根据上图,根据对应的版本号,要安装对应的CUDA 和 cuDNN 的版本,对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu版本,如1.14、1.15和2.0,要安装CUDA10.0,不要安装最新的CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示:

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA10.1报错.png)

​ 4.2.5 根据上述的CUDA和cuDNN版本号,可以确定我们要安装的tensorflow版本号,如,根据我本机,CUDA安装10.0版本,cuDNN安装7.6.4版本,那我选择tensorflow-gpu-1.15版本安装。

4.3 安装CUDA以及cuDNN

4.3.1 下载安装CUDA Toolkit

CUDA下载链接。记得下载 local 版本(即完整版,network版为精简版)。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/选择对应的CUDA版本进入下载.png)

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/下载CUDA.png)

4.3.2 安装CUDA

​ 安装CUDA有两种方法:

​ 第一种:先装好对应CUDA需要的版本号,在装CUDA时选择不要重新安装驱动

​ 第二种:卸载掉已存在的驱动即确保系统上没有安装驱动,直接安装CUDA

​ 这里选择第二种方法,故先卸载掉原来的NVIDIA驱动。卸载完成后,打开安装程序,安装路径可以默认也可以自定义。之后点击ok就行。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装 1.png)

​ 经过漫长的等待,来到了NVIDIA软件许可协议,同意许可协议,并继续

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装 2.png)

​ 选择高级

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装3.png)

​ 默认全选

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装4.png)

这里要记住安装路径,可以更改自己的路径

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装5.png)

勾选,继续下一步

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装6.png)

接下来就是漫长的等待……

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装7.png)

​ 安装完成后,重启即可,系统会自动添加环境变量。

​ 验证是否安装成功:win + R,输入:powershell,执行命令:nvcc -V

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/CUDA安装 8 验证.png)

4.3.3 下载 cuDNN

cuDNN下载地址 下载需要登录NVIDIA账号。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/选择对应的cuDnn版本进入下载.png)

​ 下载完成后,会得到一个压缩包:cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip

4.3.4 安装cuDNN

​ 将下载的压缩包,解压并按下表的对应关系,将解压出来的文件复制到CUDA安装的对应路径下:(注意是路径中的文件)

​ 这里要根据自己的情况来,图中是我的解压和安装路径:

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/cuDNN安装 1.png)

​ 添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/cuDNN安装 2.png)

4.4 安装tensorflow

​ 自带的源镜像站下载可能比较慢,这里可以选择修改为【清华大学镜像站】:

​ 打开Anaconda

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/更改镜像1.png)

​ 在这边更改为我们前面创建的虚拟环境tfenv,并点击旁边的按钮Channels:

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/更改镜像2.png)

​ 点击add,并添加【中国科技大学镜像站】的地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/并回车,在这也可以将默认的镜像站删除,点击Update channels即可。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/更改镜像3.png)

​ 打开命令提示符,激活3.1创建的虚拟环境tfenv:activate tfenv

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/安装tf 1.png)

​ 安装TensorFlow-GPU-1.15.0:pip install tensorflow-gpu==1.15.0 , 安装CPU版本的命令: pip install tensorflow==1.15.0 ,等于后面为要安装的tensorflow版本号

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/安装tf2.png)

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/安装tf 3.png)

​ 安装成功后,如果出现.dll文件无法加载情况,需重启电脑!

4.5 测试

​ 4.3.6.1 测试GPU是否工作,来自某位大佬的代码,装CPU版本的可以略过。

![](https://gitee.com/lanzexiang/BlogImage/raw/master/使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)/测试 1.png)

​ 如果都是TRUE安装成功。

​ 代码:

import tensorflow as tf
a=tf.test.is_built_with_cuda()
b=tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False,min_cuda_compute_capability=None)
print(a)
print(b)

​ 4.3.6.2 测试代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

​ 输出:b'Hello, TensorFlow!'

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