Python+OpenCV+Tensorflow之cudnn安装-3

千年傲冰

一、概述
安装了Anaconda（自带python）、Tensorflow-gpu，电脑也插了独立显卡GPU，但是要正式使用GPU来训练模型，还需要安装cudnn。

二、windows下安装python、Tensorflow-gpu：
有的电脑CPU是ADM，不是Intel，就不能安装Anaconda，这时只能自己安装python、Tensorflow-gpu。
1、下载python：
python.org/downloads/windows/（复制到地址栏）下载python、Tensorflow-gpu、cuda、cudnn都特别慢，可以联系我获取已下载的。
下载完安装只有一个注意事项，勾选Add Python 3.6 to PATH

安装后路径如下图

2、升级pip
运行cmd，打开命令行提示符，直接输入，不用改路径：
python -m pip install -U pip
3、下载Tensorflow-gpu：
github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU
下载完后安装：pip install xxx.whl
步骤2、3的示例如下图

三、下载安装cuda
developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
可以先查看你的GPU需要的cuda版本，cuda的版本要高于显卡驱动所需要的版本，显卡才会被发现，再决定下载哪个版本的tensorflow-gpu、cuda，怎么查可以百度，实在不懂就安装最新版。

四、下载配置cudnn
developer.nvidia.com/cudnn
使用微信扫描JOIN进入下载。
下载后解压到任意目录，我是放在D盘的，然后将目录添加到PATH系统环境变量里。只要下载配置，不用安装。

五、测试
试试前面的所有安装和配置是否正确
例程：hello_tensorflow.py
import tensorflow as tf
print('a')
hello=tf.constant('Hello tensorflow')
print('b')
with tf.Session() as sess:
    with tf.device("/gpu:0"):
        print('c')
        print(sess.run(hello))


六、安装opencv3

Python3支持pip方式自动安装第三方开发包，我们只要打开windows下面的命令行工具，输入如下命令：

pip install opencv-python 安装最新的OpenCV3.3开发包
pip install opencv-contrib-python 安装最新的OpenCV3.3扩展
pip install matplotlib
如果你不想安装扩展模块，只运行第一行命令即可
安装完后，在D:\Python\Python36\Lib\site-packages目录下，多了opencv的东西。
如果在IDLE编辑器中输入import cv2没有报错的话，就是opencv安装成功了。

注：
相对应系列视频教程：
OpenCV+Tensorflow入门人工智能图像处理 复制到地址栏 fgk.pw/i/5Fttv6A2437
TensorFlow应用实践-Python篇  获取网址   fgk.pw/i/3fzH8E72645
Python3入门机器学习 经典算法与应用   获取网址   fgk.pw/i/BUx3S092831
专为程序员设计的线性代数课程   获取网址  fgk.pw/i/FN9qkEp3013