windows10配置tensorflow深度学习环境(GPU版)各种坑
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了windows10配置tensorflow深度学习环境(GPU版)各种坑相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境
windows10 64
python3.5
vs2017(需要C++部分)
cuda9.0
cudnn7.1
GeForce GTX1060
1.安装python
我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量。
测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息
则安装成功
2.安装vs2017
3.安装cuda
首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡
我们选择cuda9.0,因为现在的tensorflow版本已经很新了,基本上不需要低版本的cuda。同样的我们从官网下载cuda9.0版本,并默认路径安装(你也可以装在其他盘)
添加环境变量
配置环境变量,右击我的电脑->属性->高级系统设置->高级->环境变量,新建环境变量
测试是否安装成功,打开cmd,输入nvcc -V
如正确输出cuda的版本信息,则安装成功
4.安装cudnn
根据cuda9.0的版本,我们选择cudnn7.1,到cudnn官网下载对应版本for windows10,是一个压缩包
解压出来,把解压的文件拷贝到C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0文件目录下,覆盖
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
解压后覆盖到C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0
目录即可。
5.安装pip
如果你的电脑没装pip,还要安装pip,因为我们使用pip安装tensorflow-gpu
请自行百度
6.pip安装tensorflow
以上工作都成功的话,我们就可以安装tensorflow了,
pip3 install tensorflow-gpu
如果安装报错的话,是网络不好,时间等待的缘故,可以通过设定超时时间解决
pip3 --default-timeout=10000 install tensorflow-gpu
参考:https://wenwen.sogou.com/z/q798371922.htm
实际上这样就可以安装成功了,但是在我的电脑上出现了问题,装的版本是tensorflow-1.10,在python环境下载入tensorflow报错,网上搜了一下,找到了原因
我的电脑的cpu比较老(为了省钱)是g4600,不能用太新版本的tensorflow,如果你的电脑是较新的cpu,就应该没问题,我的只能i卸载重装
pip3 uninstall tensorflow-gpu
然后指定tensorflow的版本为1.5,就成功解决了
pip3 install tensorflow-gpu==1.5
参考:https://blog.csdn.net/fhqlongteng/article/details/80279197
https://www.imooc.com/article/40620
测试
当然也可以创建一个文件hello_tensor.py,输入内容如下:
import tensorflow as tf hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!‘) sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) print(sess.run(a+b))
接下来就可以愉快的深度学习了....................
以上是关于windows10配置tensorflow深度学习环境(GPU版)各种坑的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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