Starting AI——工具篇(3)

工具2:Tensorflow

显卡:GTX 1060

tensorflow分为GPU和CPU版,GPU版本的计算速度比较快,但是要求你的显卡支持CUDA。

支持列表:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

1.下载CUDA,下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads(需要科学上网)

Starting AI——工具篇(3)_第1张图片

下载CUDNN库,要下载与你的CUDA版本相适应的,下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

2.安装CUDA

在安装之前要先将之前的显卡驱动卸载,全都勾选就好,之前版本的需要安装VS2015,我刚刚安装的CUDA10貌似不用,省事了。

3.安装CUDNN

将下载的CUDNN压缩包解压,复制到cuda的根目录下,我特意去看了一下,在安装CUDA的时候,安装程序已经自动将CUDA的根目录添加到环境变量来了,着实更加人性化。

4.安装Tensorflow

很多大神都推荐使用清华镜像站的,具体什么原因,我也不太清楚,但是大神毕竟是大神,可能是会有些厉害的地方吧。

i.创建环境

打开Anaconda Prompt,进入Anaconda命令行管理界面。

配置清华仓库镜,输入指令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

创建运行环境,输入指令:

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6(不知道最新版的tensorflow是否支持python3.7,3.6应该是可以的)

ii.激活环境

conda activate tensorflow-gpu(进入你创建的新环境中)

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu(安装tensorflow及其所依赖的包)

注意:在这两步可能会出现一些错误,原因可能是

--------pip不是最新版本=》使用python -m pip install --upgrade pip将pip升级到最新版

--------anaconda是32位=》卸载重新安装64位的anaconda,good luck。

你可能感兴趣的:(python,starting,AI)