Win10_64位下搭建TensorFlow-GPU版本的环境

Win10_64位下搭建TensorFlow-GPU版本的环境

标签 ： 深度学习

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软件清单:

• Python : 3.6.2 版本
• TensorFlow : 1.4 版本
• CUDA : CUDA8_win10 版本
• cuDNN : cuDNN6.0_win10 版本

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本文末尾会提供本次博文使用到的所有安装文件的百度云盘分享链接。

安装过程:

1. 安装Python

    两种方式 :

• 到官网上下载安装包进行安装
  下载地址 : https://www.python.org/downloads/windows/

• 使用Anaconda科学计算平台来管理你的Python环境
  下载地址 : https://www.anaconda.com/download/

      由于Python和Anaconda的安装不是本文重点,故此处略去安装过程。如有需要,请自行查阅相关博文。

2. 安装TensorFlow

#GPU版本
pip3 install –upgrade tensorflow-gpu

#CPU版本
pip3 install –upgrade tensorflow

请注意上面命令中upgrade前面是两个横杠。

这边本人使用pip3安装TensorFlow的时候过程非常顺利，读者如果出现问题的话可能是网络或者python环境的问题吧，毕竟本人的渣网速也可以顺利安装成功。

安装好tensorflow后，我们可以先尝试在python命令行中使用tensorflow模块，看看会出什么问题。

可以看到提示我们找不到’cudart64_80.dll’，需要下载并安装CUDA8.0。
接下来我们进行CUDA8的下载和安装。

3. 安装CUDA8

     下载地址 : https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

1. 访问NVIDIA官网找到CUDA下载页面 , 点击Legacy Releases查看发布的所有版本 。
   

2. 下载CUDA8,GA1或者GA2都行。GA2需要多下载一个补丁文件。
   
   

3. 上面两个步骤是为了跟读者说明下载CUDA8的步骤。
   因为该安装文件下载速度比较慢，本人也一直下载不成功。后来使用的是某位博主分享的百度网盘链接中的CUDA8。故此处使用的是本人之前从云盘上下载下来的CUDA8安装文件进行安装步骤讲解，可能跟读者根据上述步骤从官网上下载下来的CUDA8 GA2安装包的安装过程略有不同，主要是该安装文件不需要再安装额外的补丁文件了。安装文件如图所示：
   

4. 点击运行 cuda_8.0.44_win10.exe。稍等片刻后，出现如下图所示界面，这边让你选择安装过程中的临时文件的存放目录，注意，并不是最终的安装目录。可以选择默认或者根据需要进行修改，安装完成后会自动清理。
   

5. 这边在进行系统检查的时候出现了一个警告。根据警告的内容，我们可以得知是我们本机已安装的显卡驱动软件的版本比CUDA8安装包所带的驱动软件版本更高。根据所提示的安装建议，我们可以选择忽略警告，并在后续安装步骤中使用自定义安装方式，只安装CUDA Toolkit，不安装driver。
   

6. 选择同意并继续，进入下一步。
   

7. 选择自定义安装方式并进入下一步
   

8. 选择只安装CUDA Toolkit
   

9. 这边需要选择安装的位置。由于本人C盘空间余量不足，所以在D盘下建立了与默认安装文件夹同名的目录，并重新将安装位置指向了这些新建的目录。
   

10. 提示没有合适版本的Visual Studio。这边，本人选择了继续安装。
    

11. 开始进行安装。
    
    

12. 由于本机没有安装VS2015或者VS2013、VS2012，报了如下提示。可是在后面完成cuDNN的安装后，本人对tensorflow进行测试，发现是可以成功执行测试程序的。故目前尚不清楚安装Visual Studio的作用，先留白一下。后续，等了解到VS的用处以后再做补充。
    

13. 安装完成
    

14. 验证CUDA8.0是否安装成功
    打开命令行，输入 nvcc -V
    
    如图所示，即可以看到CUDA已经安装成功了，显示了我们所安装的CUDA的版本号为 8.0.44。

15. 安装好CUDA8后，我们再次尝试在python中使用tensorflow，可以看到如下提示：
    
    使用tensorflow的时候，提示找不到cudnn64_6.dll文件，要求我们下载cuDNN6。
    那么，接下来我们继续进行cuDDN的下载安装。

4. 安装cuDNN6

下载地址 : https://developer.nvidia.com/cudnn

1. 访问NVIDIA官网找到下载cuDNN的地方。其实，百度搜索cudnn，结果列表的第一条记录就是了。点击下图所示的download按钮。
   

2. 下载cuDNN要求注册NVIDIA用户并登录。以下是本人已经注册好并完成登录后会出现的页面。读者如若没有注册过的话，请根据对应的提示完成注册、邮箱激活、登录等一系列操作。完成之后，点击同意复选框，进入第3步的下载页面。
   

3. 根据之前安装的CUDA8选择下载了cuDNN v6.0。
   

4. 下载完成cuDNN后，是一个zip压缩文件:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip。解压得到如下图的文件目录结构:
   

5. 找到刚才安装的CUDA8的主目录，将解压出来的三个子文件夹bin、include、lib拷贝到该目录下，与其进行合并。本人把CUDA8安装在如下目录：D:\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。
   

6. 合并成功后，如下图所示，可以在CUDA8的bin目录下找到cudnn64_6.dll。当然之前cuDNN子目录include下的头文件和lib下的库包也可以在CUDA8对应的子目录下找到。
   

5. 测试tensorflow

打开powershell，输入python，进入python REPL界面。输入下列代码：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

如图所示，测试程序运行成功!
说明tensorflow可以正常使用了。

6. 附录

win10下安装tensorflow所需要的软件安装包：
链接：http://pan.baidu.com/s/1o7ZtCkq 密码：8gq8