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Window安装TensorFlow-GPU环境

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fmx1999 发表于 2018-4-18 13:05:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
fmx1999 2018-4-18 13:05:21 1001 0 显示全部楼层
【简述】
关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章我想网站已经有非常多了,但是为什么还要写这篇文章呢,就是被网上的文章给坑了。由于pip install tensorflow-gpu的时候会默认安装tensorflow的最新版本(目前为1.8)。但是网上的教程估计都是小与1.7的版本,因此所有文章都写着必须安装DUDA8.0,导致小编安装TensorFlow- GPU入了很多坑,最后还是通过看错误信息,才顺利安装上的,因此分享这篇文章,避免小伙伴们入CUDA8.0的坑。
【所需环境】
Anaconda3(64bit)
CUDA-9.0
CuDNN-6.0
Python-3.5
TensorFlow-gpu1.7版本以上
【Python安装】
1、下载Python3.5;
2、安装Python3.5(直接安装即可,路径可以改成自己设定的路径)。
KxdEUsWKEkPkvEbE.jpg


3、安装完成后进入cmd命令行输入python,查看是否安装成功。
【安装Anaconda3(64bit)】
1、下载Anaconda3(64bit);
2、安装软件(直接安装即可,不做详细解释)。
Jd0AqDVB2Dsv9UbU.jpg


WjP2kP99JD6cnjRJ.jpg


【安装CUDA和CuDNN】
1、下载CUDA和CuDNN;
2、下载CUDNN时需要注册并填写相关资料;
3、安装CUDA前,先升级显卡驱动,要不然后面运行程序是报错(注意!!!);
4、安装CUDA,选择自定义安装,并只选择CUDA其他组件不安装;
5、安装好CUDA后,解压cuDNN,压缩包里面有三个文件夹,把这三个文件夹复制到你cuda的安装目录下,我的地址是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
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【安装Tensorflow-GPU】
1、进入cmd,输入pip install tensorflow-gpu;
2、如果提示需要升级pip,则按照提示命令自行升级;
3、提示安装完成后,输入activate tensorflow_gpu切换到创建好的环境中;
4、再在cmdf命令行中输入conda install anaconda命令。
【测试】
最后,我们进入jupyter notebook(Anaconda自带的Python IDE,自我感觉挺好用的)输入一段官方文档录入的代码测试一下:
importtensorflow as tfhello= tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess=tf.Session()print(sess.run(hello))
如果不报错,并输出成功,则证明安装成功。
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