首先先安装显卡的驱动,从显卡官网上找
下面tensorflow的对应关系
我这里用的是python-3.5.4-amd64.exe cuda_8.0.44_win10 python-3.5.4-amd64 以及pycharm
有空我会上传百度云盘
1、默认安装python 把加入环境变量的点上
2、CUDA下载:
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。)
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-80-download-archive
我这里用的是cudn 8
2cuDNN下载:cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。tensorflow版本不同,需要的cuDNN版本也不一样。官网下载比较麻烦,大家可以直接在这里下载链接: https://pan.baidu.com/s/1AcIRgT9TGBTzFovGjkJkbg 提取码: 5c5b 。下载后解压。解压过后将相应的文件拷贝到相应的目录:
如果默认路径:
复制 cudnn\bin\cudnn64_6.dll 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\
复制 cudnn\include\cudnn.h 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include\
复制 cudnn\lib\x64\cudnn.lib 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64\
注:Linux的
链接: https://pan.baidu.com/s/1IpAVS5YFFG5xAbj_BH0dng 提取码: fq33 本环境用不到
3安装TensorFlow-GPU
先更新pip
在cmd下输入 pip install --upgrade pip
在cmd下输入pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ tensorflow-gpu==1.4.0 清华的源下载
4测试:
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3], name='a')
b = tf.constant([1.0,2.0,3.0], shape = [3], name='b')
c = a +b
sess = tf.Session(config = tf.ConfigProto(log_device_placement =True))
print(sess.run(c))
我这里是在桌面上建立了一个test.py脚本内容是上面的测试输出:
大工告成,公司有钱弄了四个显卡 ,惹不起
问题:
出现tensorflow ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块
仔细查看在下面有
Could not find 'cudnn64_6.dll'这个问题
解决:
下载的:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip 或者linux版本:
把lib include bin三个目录拷贝到下面目录下:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\cudn 我这里的cudn 文件夹可能有问题,我直接复制过来了 要分别放到对应的lib include bin的文件夹里