0.说在前面
1.Cuda与cuDNN
2.配置及测试
3.tensorflow-gpu 1.8
4.问题
5.作者的话
0.说在前面
终于又到周末了，大家周末快乐，我们都知道在数据挖掘里面有个比赛：Kaggle，这两天在玩Kaggle比赛之泰坦尼克号问题，在下面几节将会详细介绍，泰坦尼克号问题思路及Kaggle比赛玩法。我们一起来期待吧！
这个是当前的成绩：
总共有9000多人，排名算了一下在6%到10%之间，线上成绩0.8+。
今天主要分享一下TensorFlow新版gpu版本在win10上安装的问题
版本
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Win10+PyCharm
-
Cuda9.2
-
cuDNN7.1
-
tensorflow-gpu1.8
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1.Cuda与cuDNN
关于Cuda 9.2与cuDNN 7.1的安装，下载后直接安装即可！
下面是官网链接！
Cuda官网下载：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecuDNN官网下载(需注册)：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
2.配置及测试
关于Cuda 9.2与cuDNN 7.1安装环境配置及测试
【Cuda 9.2配置】
一路安装成功后，dos输入nvcc -V，显示如下信息表示安装成功
默认情况
安装好后，默认情况下，系统变量会多出CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_2两个环境变量。
添加系统变量
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDA Samples\v9.2
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
【cuDNN 7.1配置】
解压cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1.zip，将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹，CUDA默认安装目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
3.tensorflow-gpu 1.8
【安装】
注：目前tensorflow还不能支持cuda9.2，所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装。
下载地址：
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU/cuda92cudnn71sse2
下载这个wheel包后，使用pip install …..whl进行安装
【测试】
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
4.问题
警告：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
#解决
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is deprecated
h5py新版本对numpy1.4版本的兼容错误
更新numpy与h5py问题解决
