Эта процедура в основном соответствует Keras-TensorFlow-GPU-Windows-Installation с некоторыми настройками, чтобы заставить ее работать с последней версией tenorflow версии 1.6 и набором инструментов CUDA 9.0.

Обновленная версия для последних версий наборов инструментов доступна здесь.

Установите Anaconda 5.1.0 с python 3.6

Anaconda3–5.1.0-Windows-x86_64

Обновите Anaconda. Откройте запрос Anaconda и введите

conda update conda
conda update --all

Вторая команда может вызвать ошибку

LinkError: post-link script failed for package defaults::ipykernel-4.8.2-py36_0

В этом случае выполните последовательно следующие команды:

conda update ipykernel
conda clean --all
conda update --all

Если вы выполните следующую команду в среде, вы можете получить ошибку Доступ запрещен:

conda update -n base conda
#Error Messages:
ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while uninstalling package 'conda-forge::conda-4.5.4-py36_0'.
PermissionError(13, 'Access is denied')
Attempting to roll back.
Rolling back transaction: done
PermissionError(13, 'Access is denied')
# Solution:
(1) "Run as administrator" for 'Anaconda Prompt', re-run the command outside of any environment.
(2) Close current command line window, open a new one, conda should have been updated.

Установите CUDA Tookit 9.0

Перед загрузкой необходимо зарегистрироваться в программе разработчиков Nvidia.

"Загрузить и установить":

N.B. CUDA 9.1 не будет работать с tenorflow версии 1.6.0 и ниже.

cuda_9.0.176_win10_network.exe
cuda_9.0.176.1_windows.exe #patch 1
cuda_9.0.176.2_windows.exe #patch 2

Загрузите Nvidia cuDNN, библиотеку примитивов с ускорением на GPU для глубоких нейронных сетей.

cudnn-9.1-windows10-x64-v7.zip

Поместите распакованную папку на диск C следующим образом:

C:\cudnn-9.1-windows10-x64-v7

Добавить cuDNN в среду PATH

Добавьте следующий путь в свой Environment. Возможны изменения в пути установки.

C:\cudnn-9.1-windows10-x64-v7\cuda\bin

Закройте все подсказки. Откройте новое приглашение Anaconda и введите следующие команды.

echo %PATH%

Вы увидите, что новый PATH окружения присутствует.

Создайте среду Anaconda с Python = 3.6

Откройте приглашение Anaconda и введите следующие команды.

conda create -n tensorflow python=3.6 numpy scipy matplotlib spyder

Активируйте среду

Откройте приглашение Anaconda и введите следующие команды.

activate tensorflow

Установить TensorFlow в Windows

Откройте приглашение Anaconda и введите следующие команды.

#Only install tensorflow for GPU
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

Тестовый Tensorflow

#Open a new terminal if not done yet
#activate tensorflow environment first
> activate tensorflow
#run python
> python
# Try following commands in python command line tool
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))

Если система выдаст следующее, то вы готовы приступить к написанию программ TensorFlow:

Hello, TensorFlow!

Установить Керас

pip install keras

Измените бэкэнд на тензорный поток.

Бэкэнд по умолчанию для keras - theano, давайте изменим его на tensorflow.

set "KERAS_BACKEND=tensorflow"
python
>>> import keras
#This will tell you the backend keras is using now
or you can simple run: 
python -c "import keras"

Чтобы изменить серверную часть навсегда, вам нужно изменить конфигурацию в /%USERPROFILE%/.keras/keras.json

Сначала узнайте %USERPROFILE% в окне

echo %USERPROFILE%
or you can use python as well:
python
>>> import os
>>> print(os.path.expanduser('~'))
C:\Users\your_win_user_name
>>>

Найдя %USERPROFILE%, откройте %USERPROFILE%/.keras/keras.json и измените «backend» на «tensorflow», как показано ниже.

{
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "image_data_format": "channels_last",
    "backend": "tensorflow"
}

Иногда это не работает даже после того, как вы изменили файл keras.json, потому что есть переменная среды KERAS_BACKEND, для которой автоматически устанавливается значение theano при запуске.

Чтобы исправить это, найдите файл с именем« keras_activate.bat », он находится в

c:\ProgramData\Anaconda3\etc\conda\activate.d

Просто удалите файл: keras_activate.bat и снова откройте новое окно приглашения Anaconda.

Теперь он должен работать.

Убедитесь, что TensorFlow работает на графическом процессоре

Запустить

#Run this with activate tensorflow
import tensorflow as tf
# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

Если ты видишь

Device mapping:   no known devices

Значит, вы не работаете на GPU.

Убедитесь, что вы установили tenorflow-gpu вместо tensorflow.

Убедитесь, что у вас нет дополнительной копии tenorflow, установленной вне среды «tensorflow» (как указано выше).

Выполните следующую команду со средой и без нее, чтобы проверить:

python -c "import tensorflow as tf"

Инструменты для проверки оборудования

1. c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\extras\demo_suite\deviceQuery.exe
2. c:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>nvidia-smi.exe

Ошибка при импорте тензорного потока как tf

import tensorflow as tf
ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

Похоже, что tensorflow 1.6.0 не работает с cuda 9.1, вместо этого мне нужно установить cuda 9.0.

Установите PyTorch (версия: 0.3.1.post2)

conda install -c peterjc123 pytorch

Установить Панды

activate tensorflow
pip install pandas

Запустите Jupyter Notebook

1. use --notebook-dir to specify starting directory
jupyter notebook --notebook-dir=C:\work_dir
2. If you don't see 'conda' tab and no environment choice available 
conda install nb_conda
3. Check if tensorflow works in jupyter notebook
import tensorflow as tf

Другие пакеты, которые могут вам понадобиться

activate tensorflow
pip install h5py
conda install -c conda-forge bcolz
pip install keras-tqdm
conda install eli5
conda install shap
conda update scikit-learn #update sklearn package under conda
conda install -c conda-forge lightgbm #install lightgbm
conda install -c conda-forge opencv #cv2

Установите пакеты Python через GIT

# Example, this installs pdpbox
conda install git pip
pip install git+git://github.com/SauceCat/PDPbox.git

Ошибки, которые вы можете увидеть

1. Error while import keras module
from keras import metrics
--------------------------------------------------------------------
RuntimeError                Traceback (most recent call last)
RuntimeError: module compiled against API version 0xb but this version of numpy is 0xa
Solution: This may indicate that you need update your numpy version. Goto Anaconda terminal:
conda update numpy