Win10系統 64位 安裝Tensorflow-gpu/pytorch（VS2017+CUDA9.2+cuDNN7.1.4+python3.6.5）

地址：https://blog.csdn.net/wwtor/article/details/80603296?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.add_param_isCf

 

安裝順序
一、安裝VS2017/VS2015     
選VS2015 update3 工具集

二、安裝Amstend3-5.20-Windous-x86_64
cmd—>python 出現prthon 版本號表示安裝成功： exit() 退出python。

三、安裝CUDA 
檢視CUDA版本，cmd—>nvcc -V    ；
下載prthon並安裝：cmd—>conda create -n tensorflow python=3.6    ；
檢視安裝了哪些庫：conde list  ；
啟用tensorfolw環境：ctivate tensofltw   ；
檢視tensorfolw環境是否安裝成功：cmd—>conda info -envs    ；

四、安裝cUDNN

下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

五、安裝tensorfllow
cmd —>activate tensorflow —>pip install C:\ Edisk\tensorflow _gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_am64.whl (下載到本地後的tensorflow檔案路徑) 

安裝成的後，測試tensorflow 是否真的安裝成功：
cmd—>activate tensorflow —>python    —>import tesorflow as tf     ，，，沒報錯則安裝成功。

 

聯想拯救者：Win10安裝ubuntu 16.05 雙系統

（1）重電腦，按F2進入BIOS。

（2）進入configuration, 將SATA  Control Mode選為“ACHI”（ 網上說是不然安裝ubuntu時無法讀出硬碟 ）；進入Security，將Security Boot 設定為 “disable”；進入 Boot，確該 Boot Mode 為“UEFI”，並且USB Boot為“Enable”。

（3）按F10儲存退出，並重啟電腦。快速按F12進入快速啟動，選“install ubuntu”，然後按“e”進入grub介面，將“quit flash”改為“quit flash nomodeset”，安裝ubuntu →中文簡體→無線（可連可不連）→準備安ubuntu（都不勾選）→安裝型別，選“其他選項”→分割槽設定：

efi系統分割槽（/boot）：邏輯分割槽，空間起始位置，EFI，540M（不低於300M）；
swap：邏輯分割槽，空間起始位置，交換分割槽，8G（就是8192M）（本機記憶體8G）.
/：主分割槽，空間起始位置，EXT4，30G（就是30720M）；
/home： 邏輯分割槽，空間起始位置，EXT4， 剩下的所有空間記憶體。

安裝啟動引導器的裝置，選擇“efi分割槽”作為ubuntu的啟動項。

 

Win10下安裝Ubuntu 16.04雙系統教程

可參考1：https://blog.csdn.net/u010736662/article/details/88735409

可參考2：https://blog.csdn.net/demonliuhui/article/details/77483523

 

 

 

檢視系統啟動模式：
“Win+R”開啟執行，輸入msinfo32，回車檢視系統資訊。
在BIOS模式中顯示“傳統”，表示系統方式為：Legacy BIOS；如果為UEFI，則顯示UEFI。

 

冊除ubantu EFI分割槽：
1、“cmd” →“Diskpart”→“list disk”（顯示磁碟列表。表明只有一個磁碟）——> “select disk 0”→  “list patition” （磁碟分割槽列表） → “select partition X ”（選擇要刪除分割槽）→“delete partition override”（刪除所在分割槽）。

 

將U盤格式化為NTFS格式：
1.插好U盤，“cmd”→“convert g:/fs:ntfs”→ 按下Enter等待轉換完成．

 

 

【未完，待續……】