一位初学者在Windows下配置Tensorflow GPU版所遇到的一些坑

这是笔者第一篇博客，望海涵。

2018年，深度学习依旧火热，Python老师在Q群里面给我们发了一些关于Tensorflow的资料，于是笔者就入了坑。
我们可以将Tensorflow配置分为以下几部分：

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A. 安装Python及其必要组件

关于Python以及pip安装网上很多教程，在此不赘述了，读者可自行搜索。
注意Tensorflow只支持64位的Python 3.0，如果期望多版本Python安装，在环境变量和pip配置上要下一番功夫，网络上亦有很多教程。
随后即可利用pip下载tensorflow（cmd： pip install tensorflow-gpu）

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B. 安装CUDA和cudnn

CUDA

首先应注意自己显卡所支持的CUDA版本（笔者为MX150最高支持9.2），更要注意Tensorflow所支持的显卡版本（一般不是最新版）（1.9.0最高支持CUDA9.0）。
前往https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载时，有local和network版可选，老黄服务器可能有问题，所以network版是否可以顺利下载取决于你的网络环境。
如果你的计算机已经安装了最新的Visual Studio2017，那么CUDA安装一般会失败。之后处理参照以下链接：
https://blog.csdn.net/zzpong/article/details/80282814
注意：这里也可以将CUDA安装文件改为zip格式，利用7zip（Windows自带不能）打开，也可以提取安装包中文件。

CUDA 9.0还有三个Patch，其中Patch2和Patch3都能顺利安装，但Patch1会出现闪退，笔者也没有解决该问题，这里链接有解决方案，但比较折腾，有精力的读者可以尝试一下：
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1037085/cuda-setup-and-installation/cuda-9-0-patch-1-crashing-on-loading-screen/

在VS17上运行CUDA Samples

我们可以利用Nvidia 官方的CUDA Sample判断CUDA是否完美和VS结合。Sample解决方案默认安装在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples路径下。笔者这里以C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\3_Imaging\imageDenoising下的imageDenoising_vs2017.sln为例。
尽管已经在VS上安装了CUDA组件，当读者生成该Sample时，可能依旧会出现编译问题，问题主要来自于以下几点:

1. 如果提示问题在Windows SDK版本上，使用Visual Studio Installer安装对应的SDK版本。
   

2. 由于CUDA C++程序对于工具集兼容性的问题（关于CUDA最新兼容VS工具集版本可参见C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\crt\host_config.h的131行：
   
   可见CUDA 9.0至多支持_MSC_VER 1911，搜索可得1911对应VC++ 2017 15.4v14.11，再次通过VS Installer安装该工具集。

3. 但是安装之后我们实际依旧在使用默认的最新工具集，且通过项目配置也无法切换。这是因为VS的某个特性，详见这个链接：
   https://blogs.msdn.microsoft.com/vcblog/2017/11/15/side-by-side-minor-version-msvc-toolsets-in-visual-studio-2017/
   注意：修改vcxproj文件时，如果无法保存，请以管理员身份运行VS。
   这时应该便可以生成解决方案了：
   

cudnn

https://blog.csdn.net/xuyanan3/article/details/73866883
安装cudnn很简单，注册账号同样也可能有网络问题。

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C ‘Hello World!’

https://blog.csdn.net/hu_zhenghui/article/details/77650762

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