深度學習環境安裝

WIN10安装TENSORFLOW（GPU版本）详解（超详细，从零开始）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409

STEP1：ANACONDA

Python初學——Anaconda安裝及環境變數配置：https://www.itread01.com/content/1546672442.html
安裝Anaconda

Windows 10 和 Windows 8

1. 在「搜尋」中，搜尋並選取：系統 (控制台)
2. 按一下進階系統設定連結。
3. 按一下環境變數。在系統變數區段中，找到 PATH 環境變數並加以選取。按一下編輯。如果 PATH 環境變數不存在，請按一下新增。
4. 在編輯系統變數 (或新增系統變數) 視窗中，指定 PATH 環境變數的值。按一下確定。按一下確定，將其餘的視窗全都關閉。
5. 重新開啟指令提示視窗並執行 Java 程式碼。

添加PATH：
· Anaconda3的路徑，例如：C:\Users\TCU-2373-NB2\Anaconda3
· Anaconda3\Scripts的路徑，例如：C:\Users\TCU-2373-NB2\Anaconda3\Scripts
· Anaconda3\Library\bin的路徑，例如：C:\Users\TCU-2373-NB2\anaconda3\Library\bin

檢驗配置成功
win+R——輸入cmd——命令列鍵入path（詳見鏈接）

STEP2：TENSORFLOW

确定你的安装类型:1)支持GPU类型，还是2）CPU类型
【一般如果做深度学习，最好安装GPU类型，因为运算速度更快】

查看本机显卡配置是否支持安装gpu版本的tensorflow：https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/84201743
查看本机显卡配置，对比官网的显卡型号是否支持
显卡型号支持：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
GEFORCE RTX 2080配置信息：https://www.nvidia.com/zh-tw/geforce/graphics-cards/rtx-2080/
【GEFORCE RTX 2080 Compute Capability = 7.5】
設定anaconda中設定tensorflow的環境：https://blog.csdn.net/Eppley/article/details/79297503

STEP3：安装CUDA

查看要安装的CUDA + cuDNN版本，因为大家要安的tensoflow版本不一样，所以对应的CUDA 和cuDNN版本也就不一样，所以一定要对应上，否则就会报错。
win10完整Tensorflow-GPU环境搭建教程(附CUDA+cuDNN安装过程)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/84582153

• 查詢TensorFlow版本：

  import tensorflow as tf<br />      tf.__version__<br />

• 查询tensorflow安装路径为:

  tf.__path__<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/12419119/1614497154004-2a145a4a-6e0a-4807-86f3-630a8de46c29.png#align=left&display=inline&height=182&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=364&originWidth=1215&size=90626&status=done&style=none&width=607.5)

CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork
CUDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
将cudnn的那个压缩包解压，里面有三个文件夹，直接复制到CUDA的根目录下就可以（覆蓋掉原來的），例如这个路径下：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
到这里安装步骤已经全部完成，下面就可以开始愉快的测试了。

STEP4：測試

Anaconda的TensorFlow環境下安裝Jupyternotebook。

測試程式~

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

train, test = cifar10.load_data()

x_train, y_train = train
print(x_train.shape, y_train.shape)

x_test, y_test = test
print(x_test.shape, y_test.shape)

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(100, input_shape=(32,32,3), kernel_size=(7,7), strides=2, padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(100, kernel_size=(7,7), strides=2, padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(100, kernel_size=(7,7), strides=2, padding='same'))
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()

model.fit(x_train/255, tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10), validation_split=0.1, epochs=10, batch_size=100, verbose=1)

score = model.evaluate(x_test//255, tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10))

print(score)

在工作管理員中看GPU有在跑，CPU幾乎沒有在跑。

OK！