Windows系统下安装TensorFlow2.0(GPU版),超级详细版

Windows系统下安装TensorFlow2.0(GPU版),超级详细版

介绍:很多朋友都是由cpu版本转过来的,心里会有疑问,那就是我之前安装的tensorflow-cpu的版本会不会对这有什么影响,答案是没有影响,大家只要按照下面的步骤安装就不会有问题。

安装环境:

  1. windows:win10
  2. python:3.6.5
  3. tensorflow-gpu-2.0.0-beta0
  4. CUDA:10.0.0
  5. CUDNN:cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38
    CUDA用于GPU并行计算,CUDNN是CUDA的一个包,这是安装gpu版本需要的两个软件

一:安装python3.6.5

参考我上一个博客第一条:https://blog.csdn.net/qq_43599883/article/details/105148575

二:安装CUDA

官网:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

1,在官网完成注册并下载:

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2,开始安装:

  1. 点开解压后,选择自定义安装

  2. 取勾GeForce Experience
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  3. 如果电脑上本身就有Visual Studio Integration,要将这个取消勾选,避免冲突了
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  4. 点开Driver comonents,Display Driver这一行,前面显示的是CUDA本身包含的驱动版本是411.31,如果你电脑目前安装的驱动版本号新于CUDA本身自带的驱动版本号,那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同或者小于的话,就不用去取勾了)
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  5. 最后安装完成是这样的:
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三,安装cudnn

官网地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
选择Join now 然后按照提示注册登录后即可下载
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  1. 下载完后第一步先解压文件:Windows系统下安装TensorFlow2.0(GPU版),超级详细版_第7张图片

  2. 然后将整个文件cuda复制到CUDA中,我的路径为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
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  3. 配置环境变量,前面CUDA的环境变量已经自动配置了,这里只需要把CUPTAcudnn路径配置好即可:
    我的电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量
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    在系统变量中找到PATH:
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    点开,新建两个环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cuda\bin

    (这是我的路劲,配置的时候要参考自己的CUPTA和cudnn**路径,当然如果你一直是默认的话那么路径和我就是一样的)
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  4. 到这里准备工作就全部完成了

四,测试CUDA是否安装成果

在cmd中输入:

nvcc -V

如果输出相应的版本就是成功了:Windows系统下安装TensorFlow2.0(GPU版),超级详细版_第12张图片

五,到这里就可以安装tenorflow2.0(GPU版)了

  1. 在安装前还有一点要确定的就是,你的显卡是不是NVIDIA的,你可以在CODN官网查看显卡型号对应的计算能力,我是GTX960m(计算力5.0)
  2. 安装比较无脑:pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0(后面加上可以加上国内镜像的地址:-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple会快很多)
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

(安装过程中可能会中断报错,这是用pip安装时很正常的,往往是因为网速的问题,遇到错误不要怕,重复这个步骤直到安装成果为止
3. 再者你还有可能会遇到这个问题:tensorboard 1.14.0 has requirement setuptools>=41.0.0, but you’ll have setuptools 39.1.0
这是由于你的显卡驱动和CODA版本不一致造成的
解决方法:等前面tf安装完后将setuptools安装就行了:

pip uninstall setuptools
pip install --ignore-installed setuptools==41.0.0
  1. 最后一步就是测试tf是否安装完成了
    打开cmd——> python——import tensorflow as tf
    tf.test.is_gpu_available()

    显示True,说明gpu版本已经安装成功
    如下图所示:
    Windows系统下安装TensorFlow2.0(GPU版),超级详细版_第13张图片

到这里恭喜你安装成功,祝你学习愉快,如果对你有用可以点各赞,谢谢!!!

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