2018最新win10 安裝tensorflow1.4（GPU/CPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安裝CUDA莫名失敗 匯入...
基本開發環境搭建
1. Microsoft Windows 版本
關於Windows的版本選擇，本人強烈建議對於部分高效能的新機器採用 Windows 10 作為基礎環境，部分老舊筆記本或低效能機器採用 Windows 7 即可，本文環境將以 Windows 10 作為開發環境進行描述。對於Windows 10的發行版本選擇，筆者建議採用 Windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64 作為基礎環境。
這裡推薦到 ofollow,noindex" target="_blank"> MSDN我告訴你 下載，也感謝作者國內優秀作者雪龍狼前輩所做出的貢獻與犧牲。
直接貼出熱鏈，複製貼上迅雷下載：
ed2k://|file|cn_windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64_dvd_9060409.iso|3821895680|FF17FF2D5919E3A560151BBC11C399D1|/
2. 編譯環境Microsoft Visual Studio 2015 Update 3
(安裝CPU版本非必須安裝)
CUDA編譯器為Microsoft Visual Studio，版本從2010-2015， cuda8.0 僅支援2015版本，暫不支援VS2017，本文采用 Visual Studio 2015 Update 3 。 同樣直接貼出迅雷熱鏈：
ed2k://|file|cn_visual_studio_professional_2015_with_update_3_x86_x64_dvd_8923256.iso|7745202176|DD35D3D169D553224BE5FB44E074ED5E|/
vs2015下載百度雲磁力：連結：https://pan.baidu.com/s/1nZk92C-I8oRvxbyjELBNEw 密碼：1hnb 
3. Python環境
python環境建設推薦使用科學計算整合python發行版 Anaconda ，Anaconda是Python眾多發行版中非常適用於科學計算的版本，裡面已經集成了很多優秀的科學計算Python庫。 建議安裝 Anconda3 4.2.0 版本，目前新出的python3.6存在部分不相容問題，所以建議安裝歷史版本4.2.0 注意：windows10版本下的tensorflow暫時不支援python2.7
下載地址： Anaconda
建立python虛擬環境。
在CMD執行以下命令建立python版本為3.6、名字為tensorflow的虛擬環境。tensorflow檔案可以在Anaconda安裝目錄envs檔案下找到
conda create -n tensorflow python=3.6這裡的tensorflow只是個名字變數而已，可以隨意改比如我的是conda create -n py3 python=3.6
完畢後記得用activate 你的名字變數進入虛擬環境比如我的：activate
退出虛擬環境：deactivate
4. CUDA
(安裝CPU版本非必須安裝) CUDA Toolkit是NVIDIA公司面向GPU程式設計提供的基礎工具包，也是驅動顯示卡計算的核心技術工具。 直接安裝CUDA8.0即可 下載地址： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 
在下載之後，按照步驟安裝， 不建議新手修改安裝目錄 ，同上，環境不需要配置，安裝程式會自動配置好。
這裡可能會出現安裝CUDA失敗 ，原因可能是
1.VS2015（或者之前裝的VS系列沒有解除安裝乾淨，建議重灌系統hhhhh）沒有裝
2.沒有安裝在C盤預設目錄（因為這裡我裝其他盤都會失敗，就C盤成功了）
3.從安全模式啟動（參見 http://www.tudoupe.com/win10/win10jiqiao/2016/1222/6230.html ）。在c盤的Program Files和Program Files(x86)兩個資料夾中分別刪除NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit（這個沒有的話就隨意）資料夾。正常模式重啟，重新安裝即可。 這裡可能會出現檔案 NVIDIA Corporation被佔用的情況，進入安全模式刪除即可。
6. 加速庫CuDNN
從官網下載需要註冊 Nvidia 開發者賬號，網盤搜尋一般也能找到。
CuDNN5.1百度雲下載
CuDNN 6.1 百度雲下載
CuDNN 9.0 百度雲三個版本下載都在下面百度雲連結裡
連結：https://pan.baidu.com/s/1mprpx7iO2CW3Y1xjFQBLzQ 密碼：6m6g
本文用的是裡面的cudnn8.0-v6版本+tensorflow--1.4+cuda8.0
7. 安裝tensorflow
如果原來有安裝，解除安裝原來的tensorflow：pip uninstall tensorflow-gpu
安裝新版本的tensorflow：pip install tensorflow-gpu==1.4這裡如果是1.6以上的話CUDNN要9.0的才行1.3以下的話CUDA 和CUDNN都要換版本 具體情況具體百度查對應版本。1.1以下的話好像基本不能GPU運行了
（CPU版本： pip install --upgrade tensorflow ）CPU版本最簡單也適合新手 直接python建立完虛擬環境3.6之後直接安裝即可。
安裝完畢開始測試：
首先確保自己進入安裝tensorflow的虛擬環境，然後直接 python進入py環境
然後import tensorflow as tf
沒有報錯的話在輸入 tf.__version__
出現版本號即代表成功了
如果import tensorflow as tf 出現錯誤：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\****\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
return importlib.import_module(mname)
File "C:\Users\****\Anaconda3\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _gcd_import
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 969, in _find_and_load
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 958, in _find_and_load_unlocked
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 666, in _load_unlocked
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 577, in module_from_spec
File " < frozen importlib._bootstrap_external>", line 906, in create_module
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 222, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模組。
或者匯入tensorflow報錯：
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模組。
亦或者匯入tensorflow報錯：
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.
亦或者匯入tensorflow報錯：
1、libcudnn.so.x 找不到的情況：沒有裝 cuDNN
2、libcublas.so.x 找不到的情況：版本不匹配， CUDA與 cuDNN 或者tensorflow 版本不匹配，等等
以上的所有報錯我都經歷過，並且別人的教程都說是CUDA和CUDNN版本不匹配，或者VS2015/2017沒有安裝 ，的確是這樣的，結果我都試了好多個版本都沒有解決。最後發現我的tensorflow是1.1版本的太老了 換成1.4就成功了(2017可能太新不匹配DUDA8.0)
所以解決辦法：temsorflow版本+VS2015/2017安裝+CUDA版本+CUDNN版本要匹配 中間哪一個版本沒匹配都會出現上面的報錯。具體情況具體查自己電腦配置的匹配版本 本電腦是1050TI，CPU是志強I5
7. 安裝keras
pip install keras -U --pre
然後進入python
import keras
沒有報錯就代表成功。