不用gpu的tensorflow 是没有灵魂的Tensorflow
因为就是为了快！快二十倍
FIRST Q：系统及显卡版本问题！!!!
到官网看！别看别的博客 ~链接：
Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
Linux端：https://tensorflow.google.cn/install/source
本人：
win10 显卡N960M,Python3.6.9（aconda环境）
tensorflow_gpu==1.5.0
TensorFlow-gpu版本与CUDA以及CUDNN版本要保持一致
CUDA-win10-9.0 CUDNN-7.0.4-FourCuda9.0
开始细节步骤：
(1).创建一个名为tf1的环境，指定Python版本是3.6
打开cmd:
conda create --name tf1 python=3.6.9
(2).安装完成后，使用activate激活tf1
输入activate tf1
可以看到 命令行行前面有个(tf1),这个就是当前运行环境
接着运行python可以看到python版本显示为3.6.9
退出环境指令deactivate tf1
pip install jupyter/spyder
pip install tensorflow-gpu==1.5.0
(3). cuda安装
对应版本
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载后按流程安装9.0
cuda v9.0安装包下载 ,还有安装指南之类的，稍微看下就行。
根据自己的环境选择对应的版本,exe分为网络版和本地版，网络版安装包比较小，执行安装的时候再去下载需要的包；本地版安装包是直接下载完整安装包。这里建议下载本地版（网络版我试过，安装一晚上失败了…），另外建议用win10自带的edge浏览器下载，速度比谷歌啥的快多了。
下载下来后就正常安装就可以了。
NVCC -V
如果没有环境变量 需要设置win10的环境变量 可参考我的 因为安装了9_2所以有两个 无关紧要
(2).cuDnn库下载
https://developer.nvidia.com/cudnn
下载这个安装包需要注册 ，下下来以后把相关包不用安装，直接拷到cuda路径对应的文件夹下面就行
参考javascript:void(0)
(3).cuda测试
在cuda安装好后会自动下载一些example，自己运行测试一下，问题不大。
(4).关键坑（运行TensorFlow）报错：/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes
修改：报错目录下的文件
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8,(1,))])
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8,(1,))])
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16,(1,))])
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16,(1,))])
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32,(1,))])
这样就大功告成了。
测试代码
from tensorflow.python.client import device_lib
import tensorflow as tf
print(device_lib.list_local_devices())
print(tf.test.is_built_with_cuda())
LInux 版本待跟新 ing...
