Windows下tensorflow gpu版的离线安装(cuda 8.0 + cudnn 5.1 + tf 1.2)
开发用的电脑，因为各种原因不能连网，最近电脑加了显卡，试着装了下GPU版的tensorflow，中间遇到了一些坑，这里总结一下。
下面具体介绍一下Windows下tensorflow gpu版的离线安装过程。
1. 系统及软件版本
- 系统：windows 7 64 bits
- 显卡: Nvidia k4200
- Python: 3.5.2 (anaconda3 4.2.0)
- Cuda: 8.0
- cudnn: 5.1
- tensorflow: 1.2.0 gpu版
2. CUDA和CUDNN及vs2015安装
2.1 Cuda
首先安装CUDA，这里要注意，安装8.0或8.0以下的的cuda版本，因为tensorflow目前只支持到cuda8.0。如果直接搜索进入nvidia官网的话，官网给的链接是9.0的，选择版本的位置也比较隐蔽，因此直接从下面这个链接下载吧：
我的系统是win7 64位，所以安装系统版本选，下载完之后，傻瓜式安装就行。
2.2 Cudnn
然后需要去安装cudnn的库，同样也是去官网，但是需要注册一个nvidia的开发者账号，然后就可以下载了，下载链接在下面，注意系统版本和cuda版本，这里用的是5.1：
cudnn-8.0-windows7-x64-v5.1.zip
下载之后，不需要安装，而是将下载的文件放到cuda的安装目录下。打开cudnn压缩包，里面应该有三个文件夹，里面有相应的文件，我们需要手工的将这三个文件夹里的文件，复制到cuda的安装目录下，每个文件放置的位置，和cudnn给的位置要一致。
2.3 VS2015
直接下载安装即可：
3. Python及tensorflow依赖包安装
为了方便安装，这里直接安装Anaconda，具体安装的版本是Anaconda3 4.2.0，官网可能找不到下载链接，但是可以通过下面镜像来下载安装：
Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
然后需要安装tensorflow gpu版的依赖环境，除了anaconda带了的python包，还有一些需要手动安装的，版本和下载链接都在下面，挨个下载，然后用pip安装即可：
| 依赖 | 使用版本 | 下载 |
|---|---|---|
| protobuf >= 3.2.0 | protobuf-3.2.0.tar.gz | 下载 |
| werkzeug >= 0.11.10 | Werkzeug-0.11.11.tar.gz | 下载 |
| html5lib = 0.9999999 | html5lib-0.9999999.tar.gz | 下载 |
| setuptools_scm = 1.2.0 | setuptools_scm-1.2.0-py2.py3-none-any.whl | 下载 |
| backports.weakref == 1.0rc1 | 1.0rc1 | 下载 |
| bleach == 1.5.0 | bleach-1.5.0.tar.gz | 下载 |
| Markdown | Markdown-2.2.0.tar.gz | 下载 |
4. tensorflow安装
下载tensorflow 1.2.0 GPU版本:
tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
然后用pip安装即可。
5. 福利
所有的资源，都打包上传到百度云了，如果嫌挨个下载安装麻烦，可以打包下载：