tf_gpu從1.4.0升級到1.6.0

tensorflow的更新太快了，三個月前1.4.0還是最新的，現在已經更新到1.7.0了。本文主要記錄tensorflow從1.4.0到1.6.0的版本升級，其他版本升級過程大概是一樣的。

參考博文

安裝與卸載tensorflow-gpu

一、卸載原來的tf版本

1、開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Prompt，輸入命令 

pip uninstall tensorflow-gpu==1.4.0

會有提示，選擇y/n，選擇y

成功之後，會輸出如下信息

Successfully uninstalled tensorflow-gpu-1.4.0

二、安裝cuda9.0和cudnn7.0

1、因爲tf1.6.0要求 cuda9.0版本，所以必須做相應更新

2、cuda下載地址   cudnn下載地址  

3、將cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip解壓後，得到cuda的文件夾，裏面含有bin、include、lib三個文件夾和NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt文件。

ps:最開始下載了v7.1版本，出現瞭如下報錯。最後換成 Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 這個版本下載即可。

Loaded runtime CuDNN library: 7101 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7003 (compatibility version 7000). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match.
If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.

 4、將bin、include、lib這三個文件夾複製到cuda的安裝目錄中：\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v9.0（cuda的安裝目錄中也有這三個文件夾，將這三個文件夾分別與原來存在的文件夾合併）。

三、安裝tf1.6.0gup版本

1、開始菜單->Anaconda3—>Anaconda Prompt，輸入命令 

pip install tensorflow-gpu==1.6.0

2、出現如下錯誤

TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding'

解決辦法升級pip：代碼如下：參考博文

conda install pip 

3、安裝成功後，會有如下信息

Successfully installed absl-py-0.1.12 astor-0.6.2 gast-0.2.0 grpcio-1.10.0 tensorboard-1.6.0 tensorflow-gpu-1.6.0 termcolor-1.1.0

4、測試是否真正安裝成功

在Anaconda Prompt下輸入python，然後輸入下面代碼進行測試

import tensorflow as tf  
sess = tf.Session()  
a = tf.constant(10)  
b = tf.constant(22)  
print(sess.run(a + b)) 

如果輸出32，則安裝成功