win10 + tensorflow_gpu 1.12.0 + CUDA 10.0 + Anaconda + RTX 2080 +pyCharm 环境搭建过程

前言

配置环境花了一天，也踩了一些坑，有幸有很多前人资料以供参考，自己也写一篇安装过程以帮助后来者。在此之前，做些简要的说明：

• 本文仅记录本人环境搭建过程，不保证具有可复制性
• 由于环境更新换代比较快，网上很多旧的博客参考性不大，最好找官方教程或较新博客
• 切勿轻信一家之言，综合多个信息源往往可以事半功倍

Anaconda安装

下载网址：https://www.anaconda.com/distribution/
安装过程中的 Advanced Options 两个我都没有勾选：第一个勾，环境变量我是在安装后手动配置的；第二个勾，tensorflow1.12不支持Python3.7，随后手动配置即可。
环境变量如下，自行修改：

• C:\MyProgram\Anaconda
• C:\MyProgram\Anaconda\Scripts
• C:\MyProgram\Anaconda\Library\bin

在cmd中输入

conda -V

显示版本号说明配置成功。

安装CUDA和cuDNN

tensorflow官方gpu支持：https://tensorflow.google.cn/install/gpu
tensorflow与CUDA对应版本：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
tensorflow1.12官方只支持到CUDA9，因此我第一次下载的是推荐比较多的9.0版本，提示驱动没有支持2080显卡；之后下载的9.2版本，全部安装完成后

import tensorflow

时出现

ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

错误，应该是版本问题，未解决；最后看到网上有人使用github上的大牛build的支持CUDA10.0 的tensorflow-gpu-1.12.0 wheel成功了，我便下载了CUDA10.0。

进入上述CUDA下载地址选择对应版本，Installer Type我选择的local，然后下载base installer，如果有patches的话也可都下载下来。
安装选项选择自定义，我不用vs所以没有勾选vs组件，特别注意显卡驱动中的版本，如果当前版本较低会自动升级到新版本，如果当前版本较高需要你先卸载当前驱动，再安装CUDA时会自动安装新版本，其他选项我全部勾选了。

之后下载cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
需要先免费注册一个账号，然后下载对应版本就好。
下载完成后解压，然后把三个文件夹拷贝到CUDA安装的根目录，即把cuDNN下bin中的dll文件拷贝到CUDA根目录的bin文件夹中，依次拷贝其他文件。

最后配置环境变量如下，自行修改：

• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0;
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64;
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp;

安装tensorflow-gpu

由于官方没有支持CUDA10.0，故从github上下载大牛build的wheel：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel ，我使用的是
1.12.0\py36\GPU\cuda100cudnn73sse2。

首先创建conda环境（建议先设置清华源和科大源：https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/80344511）

conda create -n tensorflow python=3.6

然后激活conda环境

activate tensorflow

最后安装tensorflow

pip install  路径\tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

至此，安装步骤全部完成。

测试

查看gpu使用情况

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

其他配置

• 如果在cmd中可以import tensorflow，在pycharm中不可以，有两点要注意： 设置python解释器到anaconda/envs/tensorflow目录下python.exe
• 在pycharm中添加CUDA环境变量 ，详见https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9530

在sublime中需要安装conda包才可以使用创建的conda环境

祝各位学习顺利！