win7下Anaconda安装tensorflow_gpu

1、 Anaconda的版本:Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64 安装步骤略.
2、 查看自己电脑的cuda支持的版本。NVIDIA控制面板

win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第1张图片
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如图所示:Cuda驱动版本9.0.176。
cuda版本为:cuda_9.0.176_windows
image.png

cudnn版本7.0.5
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cuda和cudnn安装请自行解决
百度云盘:
链接: https://pan.baidu.com/s/1Vfgs4iLCjAlU5Y2swwCJmA
提取码:w4ep

3.通过 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux
左边菜单可以找到对应的win和mac对应版本
查找tensorflow和cuda的对应版本,我本机的版本对应

win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第2张图片
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gpu选择1.5到1.12 python 3.3到3.6 cuDNN =7 CUDA =9
4.打开Anaconda Navigator
win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第3张图片
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3.1点击 Environments
3.2点击create
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3.3
win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第4张图片
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填写nema 选择python版本 点击create。
创建完成后会出现自己新建的environment。

一种方式:命令安装tensorflow_gpu

点击
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选择 open Terminal
win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第5张图片
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出现命令窗口


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切换国内的镜像(国外下载很慢)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/
conda config --set show_channel_urls yes
执行成功后,channels 会出现刚才执行的网址

win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第6张图片
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  1. 查询可以安装的 gpu版本
    anaconda search -t conda tensorflow-gpu
    我本机上找到


    image.png

    执行安装命令:
    pip install tensorflow-gpu=1.10.0
    等待安装完成。


    win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第7张图片
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    直接输入python测试或者PyCharm等开发工具测试,(开发工具设置python.exe)
    image.png

    测试代码:
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
# 新建一个 graph.
import tensorflow as tf
# 新建一个 graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# 新建session with log_device_placement并设置为True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# 运行这个 op.
print(sess.run(c))
win7下Anaconda安装tensorflow_gpu_第8张图片
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失败的话,大概率是cuda,cudnn版本问题。

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