GPU环境的安装

GPU环境的安装

      • 一、安装CUDA
          • 1.首先确认是否电脑上的显卡是英伟达显卡
          • 2.添加CUDN到环境变量
      • 二、安装CUDNN
          • 1.下载cudnn
          • 2.配置CUDNN
          • 3.注意
      • 三、安装GPU版本Tensoeflow
          • 1.下载你原本的CPU版本
          • 2.安装GPU版本

​ 如今随着电脑的飞速发展,人们不是满足于电脑的硬件是否高级,而是追求电脑的处理速度,本文讲解的是如何在电脑上安装英伟达的快速驱动,描述的是tensorflow的gpu版本的安装

一、安装CUDA

1.首先确认是否电脑上的显卡是英伟达显卡

​ 因为CUDN只支持英伟达的显卡驱动,其他的生产厂家不支持这个版本,选择你的电脑版本以便他能适配你的电脑。
下载网址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

GPU环境的安装_第1张图片

2.添加CUDN到环境变量

​ 我们将我们安装好之后的CUDN安装目录下的binbin\x64添加到PATH环境变量中。!
GPU环境的安装_第2张图片

二、安装CUDNN

1.下载cudnn

​ 我们下载CUDNN的下载地址是:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
这里需要注意的是你要选择的CUDNN和你的CUDA相对应,如果不是对应的那就会出现一个问题就是你的文件他会出现丢失,找不到他的配置文件,然后在调用的时候产生错误。
GPU环境的安装_第3张图片

2.配置CUDNN

​ 我们下载好了我们的附加包,我们现在要对配置项进行配置

  1. 首先我们将binincludelib中的文件分别拷贝到:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0这个目录下(就是将配置文件加进去)
    GPU环境的安装_第4张图片

  2. 然后我们需要将我们的:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64\cupti64_80.dll文件拷贝到路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

  3. 博主配置CUDNN文件版本

    在这里插入图片描述

为什么这样选择,细心的朋友肯定看到了我得CUDA是v8.0得这就是他的版本,当你下载CUDNN的时候后面就会有你的CUDA对应的版本,选择一样的版本这样你的训练就不会出现配置错误了。

3.注意

​ 当你第一次进入英伟达官网的时候你需要进行注册,才能进入,你去注册以后就可以进行正常下载了

三、安装GPU版本Tensoeflow

1.下载你原本的CPU版本

使用pip uninstall tensorflow卸载你原本的tensorflow版本

GPU环境的安装_第5张图片

2.安装GPU版本

使用pip install tensorflow-GPU下载GPU版本就安装完成
在这里插入图片描述

同学们在这里忽略我的名字,在这里有清华镜像的下载,这个相比在官网下载要快的多,这也是一个小小的经验。

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