Windows环境 tensorflow 2.1 安装及问题解决

Windows环境 tensorflow 2.1 安装及问题解决

 

特殊时期，中国加油，武汉加油！

 

TensorFlow 2.1.0 正式发布后 它是支持Python 2的最后一个TF版本

在使用pip安装时也和之前的版本有一定的区别，下面将介绍安装过程，及安装过程中可能遇到的问题

 

1. 使用pip install tensorflow，现在pip默认安装的是GPU支持的版本

在新版本下，使用pip install tensorflow 将会默认安装tensorflow 2.1版本 这个版本是默认支持GPU的。

对于关心软件包大小的用户，可以在 tensorflow-cpu 上下载仅 CPU 的软件包

2. 安装相应版本的CUDA和cuDNN

因为我们安装的tensorflow2.1是GPU版本 必须安装对应的CUDA和cuDNN，需要使用CUDA 10.1 和cuDNN 7.6

注：安装CUDA版本时请先检查自己电脑是否支持CUDA10.1版本 ，如不支持10.1版本请选择低版本的CUNDA和相应cuDNN，并安装对应版本的tensorflow

CUDA 10.1版本可在官网下载 ，目前最新的CUDA版本高于10.1版本，需要在历史版本中选择10.1版本

cuDNN给出下面的网盘下载地址

https://pan.baidu.com/s/1KxoZCknvQwUlhtnj38X_wg 提取码 s3zo

cuDNN安装包解压后会有bin,include,lib三个文件夹

需要把相应文件夹下的内容粘贴到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 下对应的文件夹中即可

3. 安装 “Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行组件”

要使用这些新程序包，必须安装 “Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行组件”

下载地址

https://support.microsoft.com/zh-cn/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

如果不安装visual studio 在import tensorflow时 会报出缺少DLL的错误

4. 验证安装

#验证tensorflow
import tensorflow as tf

#验证cuda
a = tf.test.is_built_with_cuda()
print(a)

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)