不想悲伤到天明
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Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU 环境搭建详细教程 (CUDA 10.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow-gpu 1.14.0)

 

Tensorflow有两个版本：GPU和CPU版本，CPU的很好安装；GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，如果你是独显+集显，那么推荐你用GPU版本的，因为GPU对矩阵运算有很好的支持，会加速程序执行！并且CUDA是Nvidia下属的程序，所以你的GPU最好是Nvidia的，AMD的显卡没有CUDA加速！满足以上条件之后，你需要查看一下你的英伟达GPU是否支持CUDA，以下是Geforce支持的目录：

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   鼠标右击, 查看 NVIDIA 控制面板 

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我的显卡是 1050 ,  在上面表中有对应的算力是 6.1 。 博主电脑GPU是支持 CUDA 的 。

首先我们是在 Anaconda 环境下进行下面的操作, 因此先下载 anaconda . 

 

第一步：安装Anaconda

1.下载和安装

下载地址：https://www.anaconda.com/download/

 

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当然也可以下载最新版本的  . 

我系统是64位，所以下载 64-Bit Graphical Installer (631 MB)，之后就是进行安装了。

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和安装其他软件没有什么区别，需要注意的是这一步，不要勾选**“Add Anaconda to my PATH enviroment variable”，我们后面会手动加入。

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接下来就是等待了，安装结束后需要测试是否能正常使用，打开CMD输入“conda”命令，发现提示“'conda' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.”

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这是由于我们没有配置环境变量的原因。

2.配置Anaconda环境变量

点击环境变量

选择“Path”，点击“编辑”

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将以下三个路径加入，注意这里要换成你自己的安装路径。

  • C:\Users\t-yaoguo\AppData\Local\Continuum\anaconda3
  • C:\Users\t-yaoguo\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Scripts
  • C:\Users\t-yaoguo\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Library\bin

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然后点击“确定”保存，这回再测试一下，再cmd中输入“conda -V”，能正常显示版本号，证明已经配置好了。

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第二步：安装TensorFlow-GPU

1.创建conda环境

通过调用下列命令，创建一个名为“tensorflow”的conda环境：

(1)先设置清华源镜像 :  

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

 

(2)然后.在开始菜单中找到Anaconda Prompt,双击运行

打开以后是这样的 

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(3)   输入  :   conda create -n tensorflow-gpu  pip python=3.6.4 

在 anaconda 环境下 创建一个虚拟环境,名字叫 tensorflow-gpu 

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创建成功之后 , 输入命令 :  activate tensorflow-gpu         激活环境, 

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这样就好了.

3.安装tensorflow-gpu

安装GPU版本的tensorflow需要输入以下命令： (默认是最新版本的 )


pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

注意：务必注意一点，在安装完tensroflow后，由于我们是新创建的conda环境，该环境中基本上是空的，有很多包和IDE并没有安装进来，例如“Ipython”，“spyder”此时如果我们在该环境下打开spyder/Ipyton/jupyter notebook等，会发现其实IDE使用的kernel并不是新建立的这个环境的kernel，而是“base”这个环境的，而“base”环境中我们并没有安装tensorflow，所以一定无法import。这也就是为什么有很多人在安装好tensorflow后仍然在IDE里无法正常使用的原因了。

通过以下命令安装Anaconda基础包

conda install anaconda

这回，我们测试一下是否能import tensorflow

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程序报错，这是由于我们虽然安装好了tensorflow-gpu，但是还需要安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。

第三步：安装CUDA Toolkit + cuDNN

(1) 查看当前tensorflow 版本需要的 cuda ,cuDnn 版本 

在这个路径下 : (按照你下载anaconda3 的 路径找 ,先在 env 下 找到 tensorflow-gpu ...)

C:\Users\zhs\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform

找到  build_info.py 文件 (用 Pycharm 打开) 

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可以看到当前 tensorflow-gpu 版本的 对应的 cuda 是 10.0   ,cudnn 是 7 .(哈哈) 

这样下载对应版本就行了. 

在这个网址查找CUDA已发布版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

下载好CUDA Toolkit 9.0 后，我们开始下载cuDnn 7.0，需要注意的是，下载cuDNN需要在nvidia上注册账号，使用邮箱注册就可以，免费的。登陆账号后才能下载。

cuDNN历史版本在该网址下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载好  CUDA Toolkit 10.0 和 cuDnn 7.0，开始安装。

至关重要的一步：卸载显卡驱动

由于CUDA Toolkit需要在指定版本显卡驱动环境下才能正常使用的，所以如果我们已经安装了nvidia显卡驱动（很显然，大部分人都安装了），再安装CUDA Toolkit时，会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用，这也就是很多人安装失败的原因。而CUDA Toolkit安装包中自带与之匹配的显卡驱动，所以务必要删除电脑先前的显卡驱动。

安装

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此处选择“自定义（高级）”

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勾选所有

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 一路通过即可。

接下来，解压“cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip” 

得到 : 

一个cuda 的文件夹 ,打开, 

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因为我们显卡驱动是默认路径: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

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我们把 解压得到的 cuda 里面的  bin 里面的 

把cudnn64_7.dll 复制粘贴到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin    这里面来 , 

把解压得到的 cuda 里面的 include 里面的 cudnn 

把 cudnn 复制粘贴到  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include  这里面来 . 

把 cuda\lib\x64 的  cudnn,.ib   复制粘贴到  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

 

这样CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0就已经安装了，下面要进行环境变量的配置。

配置环境变量

将下面四个路径加入到系统环境变量中，注意要换成自己的安装路径。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp

到此，全部的安装步骤都已经完成，这回我们测试一下。

第四步：测试

1.查看是否使用GPU

import tensorflow as tf

tf.test.gpu_device_name()

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2.查看在使用哪个GPU

from tensorflow.python.client import device_lib

device_lib.list_local_devices()

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在 Anaconda Prompt 终端上 输入 python (别忘了在 tensorflow-gpu 环境下测试哦) 

1  如果出现 :

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是因为还没安装 cuda 10.0 , 需要安装哦 , 也就是双击 你下载的那个 .exe 文件 . 还有就是重启电脑后,别忘了 更新驱动

,如果你没有更新驱动, 你在桌面上右击, 不会出现 NVIDIA 控制面板的

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2  如果出现 

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这是因为 numpy 的版本高的缘故, 当然可以 之间到 错误提示所在的路径下的 py文件直接修改.

举个例子 : 

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打开它 ,  找到第 540 多行 ,修改成下面这样

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warning 修改完之后就好了 , 

当然如果 在 pycharm  下用这个环境下的 gpu 还得操作一把

打开 pycharm , 点击File -> setting ,

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点击 Project interpreter 那个小齿轮, add local...

然后在 Existing environment 下 指定 intepreter 为 : C:\Users\zhs\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\python.exe 

 这是我电脑上的

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然后就可以用了, 只不过这个环境下好多模块还没下载

 

 

 

 

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          最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想)   -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他