在CUDA10的环境下安装支持gpu的tensorflow版本(亲测有效)

 

 

由于英伟达官方宣称CUDA10有着巨大的性能提升,我便迫不及待的想尝试用它来训练深度学习模型,然而现在Tensorflow的最新官方GPU版本1.12并不支持在CUDA10下的模型训练,因此便到国外论坛找材料,最终找到了可以完美适配CUDA10的tensorflow方案。具体的环境如下:

NVIDIA Driver Version 411.63
CUDA Version 10.0.130
Cudnn Version 10.0
Windows10 10.0.17134.407
Python Version 3.6.4
Graphics card type GTX 1070Ti

安装步骤:

首先将相关的轮子依赖下载到本地系统中,(https://download.csdn.net/download/weixin_38538282/10816219或者下载:https://1drv.ms/u/s!AspzPyzQ0HQR7VNCicPlnCV2abKJ)我选择的是Pycharm工程venv目录下的Scripts,然后再进入到该目录下,输入pip3 install tensorflow-1.12.0rc0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 命令,即可成功安装CUDA10下支持的tensorflowGPU版本。

出现下图即说明已经成功使用GPU训练该模型:

在CUDA10的环境下安装支持gpu的tensorflow版本(亲测有效)_第1张图片

最后贴一张训练效果图:

在CUDA10的环境下安装支持gpu的tensorflow版本(亲测有效)_第2张图片

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