Installer Tensorflow en mode GPU sur Windows 10



Introduction

Ayant l'intention de partager des tutos sur tensorflow, je me dois de commencer par le début. Installer Tensorflow en GPU pour cartes NVIDIA.
J'ai sacrément galéré à mes débuts pour installer tensorflow en mode GPU... Plusieurs jours gachés... J'ai d'abord réussi cela et facilement sur Ubuntu qui reste l'environnement que je conseillerai en production... Et après avoir bricolé à fond, j'ai fini par trouver une solution stable pour Windows 10 à la condition de rester dans des versions spécifiques.
Dans ce cas l'installation que je vous propose - qui est largement suffisante pour bosser professionnellement sur Tensorflow - concerne les versions suivantes :
  • Tensorflow 1.1
  • Cuda 8
  • et toutes les versions de cuDnn.
Puis en fin d'article je vous propose une procédure pour passer à la version 1.4...

ETAPE N°1 : Installer Anaconda

Installer anaconda pour Python 3.x (3.6 pour l'instant) https://www.anaconda.com/download/
Quand l'installation est finie il faut updater son anaconda en console
conda update conda conda update --all

ETAPE N°2 : Installer CUDA 

Il faut dans ce cas installer CUDA 8 et pas la version 9 (pour l'instant). Pour cela allez dans les archives https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
et télécharger et installer la version 8 ici https://developer.nvidia.com/cuda-80...wnload-archive
Et installer CUDA 8

ETAPE N°3 : Installer NVidia cuDnn 

Le piège est là ....
On commence par installer cuDnn 6 pour Cuda 8 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
Dezipper le fichier dans un repertoire par exemple c:\dev\nvidia cudnn
Puis et le secret est là : Telecharger l'ensemble des versions de cuDnn et dans le repertoire bin de chacune récupérer la dll et regroupez les dans le répertoire bin de votre CUDNN déjà installé
Modifier le path système user et system...en ajoutant dans mon cas c:\dev\nvidia cudnn ....

ETAPE 4 - Créer un environnement Tensorflow sur Anaconda

On commence par créer l'environnement
conda create -n tensorflow python=3.5 numpy scipy matplotlib spyder
Activer l'environnement
activate tensorflow
Installer Tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Installer Keras
pip install keras
Tester votre installation
Télécharger le code mnist_mlp.py https://github.com/antoniosehk/keras...s/mnist_mlp.py
puis exécuter le
activate tensorflow
python mnist_mlp.py
BINGO : cela marche !

BONUS - Passer à la dernière version 1.4

Pour cela on doit faire deux choses :
Copier la dll cudnn64_6.dll dans le répertoire CUDA/bin (pas CUDNN)
Sous anaconda cloner son environnement GPU
Puis updater tensorflow : 
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
Et voila : cela marche aussi.
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