win10下如何安装GPU版本的TensorFlow
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一、 明确自己电脑的适配版本的cuda
在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1M94HKU6O47G7SGq8xYS6Pg
提取码:9ofd
如何确定自己的电脑型号:
右键我的电脑——>点击属性——>系统——>进入设备管理器——>找到显示适配器:
如下图方框内的就是我的nvidia型号
然后你需要找出与你的版本对应的cuda
查看一下自己电脑上有没有NVIDIA控制面板, 如果没有最好安一个(前提是你的电脑有n卡)
利用驱动精灵看一下是否有NVIDIA驱动(驱动精灵安装包链接:https://pan.baidu.com/s/12AjwmiTpT50k6wNGj4CcbQ
提取码:wka0 )
利用驱动精灵检查一下自己的NVIDIA驱动是否为最新的,最好升级一下
是最新的就打开NVIDIA控制面板——>设置physx配置——>组件,可以看到NVIDIA.DLL, 后面的就是你应该安装的版本
二、下载对应版本的cuda, cudnn
(cuda以及cudnn版本以及对应版本补丁)
百度云:链接:https://pan.baidu.com/s/195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ 提取码:kqcr
下载对应版本的cuda
cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download(在下载时需要先注册)
三、安装cuda, cudnn
下载后安装cuda:
可以参考:https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913
安装就很简单了,同意并继续,一直下去,环境我选择的是自定义安装。
安完之后再控制面板会看到:
然后解压与cuda对应的cudnn:
将以上的文件移到 你的cuda安装目录下 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
这样就算是完成了cuda和cudnn
四、检验CUDA,CUDNN是否安装成功
win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下:
(大部分情况是好了,但是我在第一次安装的时候,也是这样,但是就是报DLL错误,很烦躁了)
所以为了精确在准确的确认是否真的安装好了:
cd到根目录——>在 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite——>分别输入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe
在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了
五、安装TensorFlow-GPU版本
好了,安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了
我的是在anconda3 + python3.6.2 + tensorflow-gpu 1.13.1版本
# 创建一个名为tensorflow-py36的环境,指定Python版本是3.6)conda create --name tensorflow-py36 python=3.6# 安装好后,使用activate激活某个环境activate tensorflow-py36 # 即系统已经切换到了3.4的环境deactivate tensorflow-py36conda remove --name tensorflow-py36 --all
如下,不报错应该就好了,但是!!!我有一次安装的时候,这样导入是好的,但是在运行代码的时候出现了错误!!!,找不到TensorFlow中的方法。。。。。。。。。。。。
此时可能的错误就是你的项目名称和TensorFlow相同了~~~~(此处是有可能!!!)
所以为了真正的确定,tensorflow真的 是安装好了,就拿一个代码测试一下:
测试tensorflow代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# @Time : 2019/5/7 17:19
# @Author : xhh
# @Desc :
# @File : tensor_tf.py
# @Software: PyCharm
import numpy as np
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[ 2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
print(product)
sess = tf.Session()
代码结构没有报错~~~~
最后见证结果的时候到了,有点小激动啦~~
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