2020-02-04
tensorflow在windows下的安装（无anaconda）
其实早就想入tensorflow的坑了，正好上个学期学了机器学习，然后学校因为病毒特么推迟到一周开学（我这个寒假是要比暑假还长咯），我就开个坑，刨个坟。
首先，我是在无anaconda的情况下安装tensorflow的。网上的tensorflow大部分是在anaconda的环境下安装的，但是我用原生的python用惯了，所以还是打算继续在这个基础上加库
以前的tensorflow只支持python3.5或python2.7，现在tensorflow2.0以后就可以支持3.6+，所以我安装在我目前常用的python3.7下。
下载
首先要在python官网PyPi下载tensorflow（我的版本是2.1.0），如果是cpu版的（训练偏慢），需要下载tensorflow-cpu，注意了，python是什么版本的就下载-cp版本号，其他软件道理也一样，如，我用python3.7，就是-cp37
当然，如果能科学上网（我就是亏在用插件科学上网），那么直接用pip下载应该也是可以的（或者是找到镜像网站），不过python官网下载速度很赞了
安装
打开cmd到下载目录，加载下载的wheel文件
1 | pip install --upgrade wheel文件名 |
如果是cpu的那么就到此为止了，但是GPU还不行，以下是安装英伟达GPU加速的库
CUDA Toolkit安装
首先得有个GPU，然后就是GPU得支持CUDA
cuda Toolkit要到Nvidia的官网去下，注意了，可以选择先运行一下tensorflow，它会找不到一个cudaXXX.dll，像我是101.dll，那么CUDA就要下载10.1的版本，能下载到完全对应版本是最好，但是如果没有下到，那就下载最近的版本，正常安装就可以了
cuDnn库下载
同样是Nvidia提供的接口库，用于tensorflow等需要GPU渲染或是加速的软件或工具使用。简单填写一些问题就可以下载了
cuDnn库加载
在CUDA Toolkit安装完成后，就是之前的cuDnn库的加载了。直接把文件拷贝到CUDA Toolkit对应的文件夹下就可以了
其他
在一切完成后，发现环境变量有点问题，在CUDA_PATH中加入/bin和/lib/x64，最好重启一下，让环境变量能加载出来
如果之前下载的CUDA Toolkit和tensorflow的不一样，就会报出could not load dynamic library ‘cudart64_XXX’，在CUDA安装路径找到cudart64_XXY，改为未找到的XXX基本就可以了，也可以去网上找到对应的XXX文件放进去，现在就可以看到加载成功了
好的，咸鱼安装方法就记录到这里，下一期就做个python下tf的nmist小项目康康= =
咸鱼的假哦，怎么这么长啊 :-(