【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1

按如下步骤,一次安装成功CUDA9.0 for GTX。 搭配GPU,计算速度果然飞速提升。

O. 本人计算机及软件配置:

       i7-8750H 、GTX1050Ti 、Anaconda3 -64bit (安装时选择了将路径添加到环境变量,也选择了下载并安装VS)

 

一. TensorFlow官网指导(供参考):

       https://tensorflow.google.cn/install/install_windows

 

二. 本人一次安装成功步骤:

2.1软件准备,共5个如下:

 【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1_第1张图片

百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1dxMmn-1BMdH6vwTH2_Z5PA 密码:tq5p

或者通过步骤(1)(2)从NVIDA官网下载:

 

(1)下载CUDA Toolkit 9.0

地址:

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork

OR :https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

打开链接,选择平台配置:windows  &  x86_64 & 10 & exe[network]

【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1_第2张图片

 

下载如下4个安装文件exe。

【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1_第3张图片

 

 

(2)下载cudnn

地址:

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

按网页提示,先注册,后下载对应于cuda9.0的cudnn7.1.4文件。

 

2.2 安装

(1)先安装仅支持 CPU 的 TensorFlow:

命令:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow

(2)安装支持GPU的TensorFlow

命令:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow-gpu

(3)简单测试下TensorFlow是否能用:

        import tensorflow as tf

(4)安装cuda_9.0.176_win10.exe

       注意事项:安装时选择[自定义],取消[Visual Stiudio Integration]选项,如下图。

 

【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1_第4张图片

 

(5)安装CUDA9.0补丁,依次安装:

         cuda_9.0.176.1_windows.exe 、cuda_9.0.176.2_windows.exe 、 cuda_9.0.176.3_windows.exe

(6)解压cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1.zip文件,如下:
      【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1_第5张图片

(7)将上图bin、include、lib中的文件分别复制到CUDA的安装路径:.\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\下的bin,include,lib中。 

(8)检查下环境变量中是否有如下路径,没有的话根据CUDA安装路径添加进去:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib

(9)简单测试下,我没有重启计算机就能直接用。

 

【结束,恭喜】

 

------------------------------- 2019年1月30日 ---------------------------------------

问题:

用tensorfllow做卷积运算时,出现此错误,意思是:tensorflow源文件是用CuDNN7.2.1编译的,而计算机上装的却是7.1.4,查看tensorflow官网,当前tensorflow1.12.0要求CuDNN7.2.1以上。

 

E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1.  CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version

 

tensorflow官网显示:

【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1_第6张图片

 

解决办法:

从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载 cuDNN7.4.1版本,注意对应本计算机的CUDA9.0

【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1_第7张图片

 

然后又再按上述:

2.2节

(6)解压cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1.zip文件

(7)将上图bin、include、lib中的文件分别复制到CUDA的安装路径:.\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\下的bin,include,lib中。 

即可。

 

未重启计算机,直接进行卷积计算,成功。

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