夜市小霸王

每次到新的環境上python課程，就會擔心環境建構問題，尤其要開始談python+Tensorflow-GPU時，就要去對Tensorflow+Keras+cuda+cudnn的版本序號，每次安裝過程都是一種折磨，裝錯版本重來。查版本、安裝、設路徑、測試GPU、反安裝、重開機...無窮loop。

參考： https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=zh-tw

後來發現原來在anaconda可以直接幫你對齊Tensorflow+cuda+cudnn版本，而且只要一行指令，三個一起裝好，你說服不服。

首先，先將您的nvidia顯示卡安裝好驅動程式。

步驟：

• 1.開啟anaconda，建立新的環境（或者開啟舊環境），命名為Tensorflow-GPU
   
• 2.在該環境下執行啟動terminal視窗
  

• 3.輸入conda install tensorflow-gpu==1.14，後面的1.14是版本序號，目前最新是2.0，可是我不會用。
  
• 4.canda會一起安裝合適版本cuda+cudnn（如上圖）
   
• 5.在terminal視窗中啟動python，輸入以下指令，檢查GPU是否啟動
  from tensorflow.python.client import device_lib
  print(device_lib.list_local_devices())
   
• 如果正常的話，會出現以下畫面，檢查是否出現CPU+GPU，以及最後會列出你的顯示卡型號。
  
• 安裝Keras2.2.4(此乃對齊tensorflow 1.14版本)： conda install keras==2.2.4

打完收工