win 10 tensor flow 환경 및 관리 환경 만 들 기

1. 환경 생 성:
conda create - n 환경 명 - c 미 러 소스
     Python 2.7       $ conda create -n tensorflow python=2.7 
    Python 3.4      $ conda create -n tensorflow python=3.4
    Python 3.5      $ conda create -n tensorflow python=3.5
    파 이 썬 버 전 보기
    python --version 
2. 가상 환경 활성화
      source activate "name"
3. 가상 환경 에서 탈퇴
       deactivate
      source deactivate
4. 가상 환경 삭제
      우 리 는 더 이상 snakes 환경 이 필요 하지 않 기 때문에 다음 명령 을 입력 하 십시오.
      conda remove -n snakes --all
5. conda 설치 tensoflow --- GPU 버 전
cuda 마 운 트 해제
cuda 버 전 문제 해결
https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042
현상 과 일부 실제 검증 작업 에 따라 다음 과 같은 설치 방법 이 비교적 믿 을 만하 지만 시간 관계 로 인해 일련의 조합 검증 을 하지 않 았 기 때문에 참고 할 수 있다.
3.1 설치 순서
선 설치 CUDA, 재 설치 tensorflow ，마지막 설치 cuDN, 엄 격 히 이 순서에 따라 설치 하면 재 작업 을 피 할 수 있 고 한 걸음 의 실 수 를 피 하려 면 반드시 시스템 을 다시 설치 해 야 합 니 다.
3.2 설치 설정
나의 또 다른 글 인 '우 분투 16.04 + 1080 Ti 기계 학습 기본 환경 설정' 을 참조 하여 다음 과 같은 소프트웨어 를 설치 합 니 다.
A. 먼저 설치 CUDA, 최신 선택 하지 않도록 주의 하 세 요. 9.2 버 전 tensorflow 이 최신 버 전 은 지원 되 지 않 습 니 다. 선택 하 겠 습 니 다. 9.0 버 전 만...
B. tensorflow 를 설치 하고 상기 글 을 참고 하 며 먼저 설정 해 야 합 니 다. pip 소스.여기 서 저희 가 기본 으로 다운로드 한 최신 버 전 은 요. 1.8 판본 의
C 、 마지막 설치 cuDNN
4.1 큰 버 전 확인
힌트 에 따 른 오류 정보, 예 를 들 어 힌트 를 찾 을 수 없습니다. libcudnn.so.x 혹은 libcublas. so. x, 그러면 이 x 가 대표 하 는 디지털 정 보 는 우리 가 설치 해 야 할 것 입 니 다. cuDNN 의 버 전,
4.2 버 전의 CUDA 버 전 확인
... 에 있다https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download해당 버 전 을 다운로드 하고 위 에서 말 한 큰 버 전 을 보고 해당 CUDA 를 봅 니 다. 버 전, 예 를 들 어 libcudnn. so. 7 을 찾 지 못 하면 설치 합 니 다. v7 큰 판본 의 cuDN, 우리 가 설치 한 CUDA 버 전 은? CUDA 9.0, 그래서 우 리 는 v7 버 전에 대응 하 는 것 을 다운로드 해 야 한다. CUDA 9.0 버 전, 즉 DownloadcuDNN v 7.1.4 (2018 년 5 월 16 일), CUDA 9.0 버 전,
4.3 파일 다운로드
cuDNN v 7.1.4 Library for Linux 다운로드
설치 완료 후 검증 방법 은 위 에서 언급 한 글 을 참조 합 니 다.
이렇게 하면 일반적으로 문 제 를 해결 할 수 있다.
특정 버 전 설치:
pip install tensorflow==1.2.0
최신 버 전 으로 업그레이드:
pip install –upgrade tensorflow
tensorflow 버 전 번호 가 져 오기:
idle 명령 행 에 import tensor flow 를 입력 하 십시오.version__    (주 의 는 더 블 밑줄)
     tensorflow 상세 설치
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html
 
     conda 미 러 소스 - 청 화
      $conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      $conda config –set show_channel_urls yes
      $vi ~/.condrac
default 줄 의 다른 미 러 삭제:
       중과 대의 거울
       conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
       conda config –set show_channel_urls yes
      팁 추가:. condarc 파일 을 삭제 하려 면
   .condarc 는 점 으로 시작 합 니 다. 일반적으로 conda 프로그램의 프로필 을 표시 합 니 다. 사용자 의 루트 디 렉 터 리 (windows: C: \ users \ username \,  linux：/home/username/）。그러나. condarc 설정 파일 은 선택 할 수 있 는 (optional) 실행 기 설정 파일 로 기본 적 인 상황 에 서 는 존재 하지 않 습 니 다.사용자 가 conda config 명령 을 처음 실행 할 때 사용자 의 집 디 렉 터 리 에 이 파일 을 만 듭 니 다.
       https://www.cnblogs.com/hear-nothing/p/7464882.html
      pip 제거 tensor flow - gpu - 1.5.0
      설치 버 전 선택: pip install tensoflow - gpu = 1.4.0

pip install --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

2017 - 12 때 tensorflow 1.4 는 cuda 9.0 을 지원 하지 않 았 고 tensorflow 1.0 버 전 이상 은 cuda 8.0 이하 가 지원 되 지 않 았 다.

cuda 8.0 에 대응 하 는 cuDN 은 6.0 버 전이 어야 합 니 다.

cuda 8.0, cuda 다운로드 페이지, Legacy Releases 에서 이전 버 전의 다운로드 주 소 를 찾 은 후 다운로드 설치

마지막 으로 성공 적 으로 설치 하여 CUDA Toolkit 8.0 GA2 + cuDNN v 6.0 (2017 년 4 월 27 일) 을 CUDA 8.0

용 으로 선택 하 였 습 니 다.
필자 의 그래 픽 카드 는 Nvida GTX 750 Ti 로 연산 능력 이 4 이상 이 며, 전편 tensor flow 에 GPU 버 전 을 설치 하 라 는 요구 에 부합 한다.따라서 우리 의 설 치 는 모두 설 치 된 GPU 버 전 으로 GPU 버 전이 아 닌 설치 와 유사 하 다.
visual studio 2015 를 설치 하면 Visualc + 부분 만 설치 할 수 있 습 니 다.
2. CUDA 설치:
알림 에 따라 설치, cuda 설치8. 패 치 설치 하기;
3. cuDN 라 이브 러 리 설치:
CUDA 의 관련 폴 더 에 압축 해제 파일 을 저장 합 니 다:

import tensorflow as tf
 
with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a')
    b = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b')
with tf.device('/gpu:1'):
    c = a+b
   
#  ：allow_soft_placement=True  ：         ，        ，   。
#               GPU ，         GPU       GPU ，    。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True))
#sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))

 
conda 지정 TensorFlow 버 전 설치
1.5 이상 cuda9 + cudnn 7 지원
pip install tensorflow==1.4.0
먼저, anaconda 를 설치 할 수 있 습 니 다.
그리고 python 의 pip 를 사용 하면 특정 버 전의 tensorflow 를 설치 할 수 있 습 니 다. 예 를 들 어
pip install tensorflow-gpu==1.1.0
최신 버 전 으로 업그레이드: GPU 버 전:
pip install --upgrade tensorflow-gpu
CPU 버 전: pip install -- upgrade tensorflow
 현재 tensorflow 버 전 을 보 는 방법:
python import tensorflow as tf
tf.__version__
tensor flow 설치 경 로 를 알 아 보 려 면:
tf.__path__
Ref: http://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76861052
caffe 버 전 설정
https://blog.csdn.net/maltliquor/article/details/78261339
Win 10 시스템 환경 에서 caffe 의 Python 인터페이스 Anaconda 2
https://blog.csdn.net/maltliquor/article/details/78284141