【Python】安裝 tensorflow GPU

作業系統：win 7-64bit
硬體：Geforce GTX 1660 (6G)

一開始傻傻地用  Tensorflow 官網的方法安裝 (用 pip)，但是直接用  pip 會安裝 tensorflow 2.0 版本，而且要自己去下載 CUDA  和 cuDNN，載了以後還是裝不起來。爬了一下文，很多網友建議直接用 conda 來安裝，conda 目前還是 1.15 版，會幫你順便安裝需要的 CUDA 和 cuDNN，才順利裝成功。
（很多網路上下載的 code 是用 tensorflow 1.X 的版本，如果裝 2.0 版會遇到很多 bug）

安裝步驟如下：
(1) (optional) 先確定顯卡是否支援 CUDA
Tensorflow 官網叫你先去  NVIDIA 的官方網頁確定算力和可對應的 CUDA，但網頁上很多新的產品沒有列上去。爬文結果是：NVIDIA 最近出的顯卡都有支援 CUDA，所以這一步是可以省略的。

(2) 根據顯卡和作業系統, 安裝顯卡的驅動程式
https://www.geforce.com.tw/drivers

(3) (optional) 安裝 CUDA 10.0.130
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
****重要**** 目前  Tensorflow 還沒辦法支援最新的 CUDA 10.1，請找到舊版的驅動程式庫，安裝 September 2018 版本的

(4) (optionial)安裝 cuDNN  7.6.4
上面這兩個步驟, 如果是用 conda 的指令來安裝，都會包在裡面
我已經先手動裝好 CUDA  和 cuDNN   才用 conda  安裝，所以不確定如果直接用 conda 是不是會成功

(5) 建新的虛擬環境   (我是用 python 3.6)，安裝 tensorflow
conda install  tensorflow-gpu
然後會跳出下面的畫面，顯示 conda 要自動幫你安裝需要的 CUDA 和 cuDNN：

然後按 YES 就會安裝好了

(6) 測試

進到 python 裡面, 使用下面的指令測試 GPU 是否正在運行

#Creates a graph. 
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') 
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') 
c = tf.matmul(a, b) 

# Creates a session with log_device_placement set to True. 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 

# Runs the op. 
print(sess.run(c))

在jupyter notebook上跑完之後僅會出現答案，
此時要轉到命令提示字元上看會發現如下畫面

這樣就表示成功了

如果沒有使用到GPU, 會有以下的畫面: