2018最新win10 安装tensorflow1.4（GPU/CPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA莫名失败 导入tensorflow失败报错问题解决

基本开发环境搭建

1. Microsoft Windows 版本

关于Windows的版本选择，本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境，部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可，本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述。对于Windows 10的发行版本选择，笔者建议采用Windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64作为基础环境。

这里推荐到MSDN我告诉你下载，也感谢作者国内优秀作者雪龙狼前辈所做出的贡献与牺牲。

直接贴出热链，复制粘贴迅雷下载：

ed2k://|file|cn_windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64_dvd_9060409.iso|3821895680|FF17FF2D5919E3A560151BBC11C399D1|/

2. 编译环境Microsoft Visual Studio 2015 Update 3

(安装CPU版本非必须安装)

CUDA编译器为Microsoft Visual Studio，版本从2010-2015，cuda8.0仅支持2015版本，暂不支持VS2017，本文采用Visual Studio 2015 Update 3。 同样直接贴出迅雷热链：

ed2k://|file|cn_visual_studio_professional_2015_with_update_3_x86_x64_dvd_8923256.iso|7745202176|DD35D3D169D553224BE5FB44E074ED5E|/

vs2015下载百度云磁力：链接：https://pan.baidu.com/s/1nZk92C-I8oRvxbyjELBNEw 密码：1hnb

3. Python环境

python环境建设推荐使用科学计算集成python发行版Anaconda，Anaconda是Python众多发行版中非常适用于科学计算的版本，里面已经集成了很多优秀的科学计算Python库。 建议安装Anconda3 4.2.0版本，目前新出的python3.6存在部分不兼容问题，所以建议安装历史版本4.2.0 注意：windows10版本下的tensorflow暂时不支持python2.7

下载地址： Anaconda

创建python虚拟环境。

在CMD执行以下命令创建python版本为3.6、名字为tensorflow的虚拟环境。tensorflow文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到

这里的tensorflow只是个名字变量而已，可以随意改   比如我的是conda create -n py3 python=3.6

完毕后记得用activate 你的名字变量  进入虚拟环境   比如我的：activate py3
退出虚拟环境：deactivate

4. CUDA

(安装CPU版本非必须安装) CUDA Toolkit是NVIDIA公司面向GPU编程提供的基础工具包，也是驱动显卡计算的核心技术工具。 直接安装CUDA8.0即可 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在下载之后，按照步骤安装，不建议新手修改安装目录，同上，环境不需要配置，安装程序会自动配置好。

这里可能会出现安装CUDA失败，原因可能是

1.VS2015（或者之前装的VS系列没有卸载干净，建议重装系统hhhhh）没有装

2.没有安装在C盘默认目录（因为这里我装其他盘都会失败，就C盘成功了）

3.从安全模式启动（参见http://www.tudoupe.com/win10/win10jiqiao/2016/1222/6230.html）。在c盘的Program Files和Program Files(x86)两个文件夹中分别删除NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit（这个没有的话就随意）文件夹。正常模式重启，重新安装即可。 这里可能会出现文件NVIDIA Corporation被占用的情况，进入安全模式删除即可。

6. 加速库CuDNN

从官网下载需要注册 Nvidia 开发者账号，网盘搜索一般也能找到。

CuDNN5.1百度云下载

CuDNN6.1百度云下载

CuDNN9.0百度云三个版本下载都在下面百度云链接里

链接：https://pan.baidu.com/s/1mprpx7iO2CW3Y1xjFQBLzQ 密码：6m6g

本文用的是里面的cudnn8.0-v6版本+tensorflow--1.4+cuda8.0

7. 安装tensorflow

安装完毕开始测试：

如果import tensorflow as tf 出现错误：

或者导入tensorflow报错：

 

亦或者导入tensorflow报错：

Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems

for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace

above this error message when asking for help.

亦或者导入tensorflow报错：

1、libcudnn.so.x 找不到的情况：没有装 cuDNN

2、libcublas.so.x 找不到的情况：版本不匹配， CUDA与 cuDNN 或者tensorflow 版本不匹配，等等

 

 

以上的所有报错我都经历过，并且别人的教程都说是CUDA和CUDNN版本不匹配，或者VS2015/2017没有安装 ，的确是这样的，结果我都试了好多个版本都没有解决。最后发现我的tensorflow是1.1版本的太老了  换成1.4就成功了(2017可能太新不匹配DUDA8.0)

所以解决办法：temsorflow版本+VS2015/2017安装+CUDA版本+CUDNN版本要匹配  中间哪一个版本没匹配都会出现上面的报错。具体情况具体查自己电脑配置的匹配版本  本电脑是1050TI，CPU是志强I5

 

7. 安装keras

pip install keras -U --pre

然后进入python    
import keras
没有报错就代表成功。