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  • 机器学习笔记之二-win10+cuda9.1+CUDNN7+Anaconda3+VS2017+tensorflow1.5+opencv3.4

     [Tensorflow]环境搭建vs2017+win10+py3.6+cuda9.1+cudnn7+tf1.5
    一、安装cuda 9.1+VS2017
     
    一路下一步即可,环境变量cuda会自动配好。
     
    安装完后,在主目录搜索deviceQuery.exe,跑一跑测试下就好了(成功最下一句是:RESULT PASS)。
     
    vs2017和cuda 9.1同时安装的,虽然cuda暂时提示找不到vs,但是不影响。
     
    二、安装cudnn7.0
     
    下载后解压,然后复制文件:
     
    3. Copy the following files into the CUDA Toolkit directory.
     
      a) Copy cudaincudnn64_7.dll to C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0in.
     
      b) Copy cuda includecudnn.h to C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0include.
     
      c) Copy cudalibx64cudnn.lib to C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0libx64.
     
    三、tensorflow安装
     
    据说tf不支持cuda 9.1(因为官方的wheel是在cuda 9.0上编译的~)
     
    当然有大神自己编译了一堆whl,方便不同版本使用。
     
    https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
     
    找到对应cuda9.1版本,tf1.5的whl文件。
     
    安装成功。
     
     
    -----------------------------------------------
    win10:1709
    CUDA:cuda_9.1.85
    CUDNN:cudnn-9.1-windows10-x64-v7
    vs2017:除了安装桌面c++外,还需在组件中安装Windows SDK 版本10.0.15063.0
    Python:3.6、Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64
    tensorflow:(找不到可以正常运行的版本,宣告失败!)
    opencv:opencv_python‑3.4.0+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
    vs2017编译时提示 ,注意头文件和库文件64位和32位的目录区别
    1、无法打开包括文件windowsx.h
    加入包含目录,通常在C:Program Files (x86)Windows Kits10Include目录下,根据实际版本确定。
    2、无法打开dxd9.h等
    重新安装directx SDK 并加入包含目录,以安装目录下的Include子目录
    3、无法打开gdi32.lib
    加入库目录,通常在C:Program Files (x86)Windows Kits10Lib目录下,根据实际版本确定。
    关键:只需要在第一个项目中添加,应用,即可全解决方案有效!!!
    重要的事情说三遍:添加一次就行!添加一次就行!添加一次就行!
    当时以为要一个个加,在解决方案属性里找了很久。
    4、无法打开包括文件mpi.h
     
    下载Microsoft MPI v8.1.1
    同上面一样添加包含目录和库目录。
    安装directx sdk 
    提示:error code s1023
    打开添加删除程序,卸载
    Microsoft Visual C++ 2010 x86 redistribuable - 10.0.( 数比30319大的)
    或者
    Microsoft Visual C++ 2010 x64 redistribuable - 10.0.( 数比30319大的)
     
     
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