Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)

  1. WINDOWS系统查看nvidia显卡和CUDA的版本号

Win+r+cmd后输入nvidia-smi

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第1张图片

主要是看Driver Version 462.31这个值

2.根据Driver Version的值,对照一下https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html的表,确定你的电脑硬件支持的最高CUDA版本本电脑Driver Version 4631,所以假设cuda用10.1)Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第2张图片

  1. 3.查看Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系:在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlowTensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第3张图片

由于我CUDA是10.1,因此我只可以用红圈内的cuDNN和tensorflow_gpu。

4.确定完CUDA、cuDNN、tensorflow_gpu版本后,开始下载CUDA:

进入CUDA Toolkit 11.6 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer后点击下图红圈区域:

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第4张图片

随后可以安装自己对应的CUDA版本(本机可以安装√处版本):

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第5张图片

按照下图操作执行:Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第6张图片

下载完后管理员身份运行,如下图:

安装第一步:

敲黑板了!这里千万不要选默认的精简,这里的精简应该改成全部才对(看下面的小字说明,这就是全家桶),倒不是说安装全家桶不可以,主要是有一个东西的安装会一直导致安装失败

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第7张图片

自定义安装选择的时候visual studio integration千万不能选!

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第8张图片

安装路径就是默认的路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第9张图片

第二步:(参考win10+VS 2017 安装 CUDA(Visual Studio Integration失败) - 知乎 (zhihu.com)

由于刚刚没有选visual studio integration因此现在解决visual studio integration问题:

右击 CUDA 的 exe 文件,选择解压 

在解压后的文件中找这个路径

\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
复制里面的所有文件如下图:

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第10张图片

找到 VS 的安装目录比如目录是:

D:\VS 2019 编程\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations

把上一步选中的文件复制进来如下图:

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第11张图片

备注:CUDA安装失败解决方法

1. CUDA安装失败解决方法_zzpong的博客-CSDN博客_cuda安装失败

5.安装cudnn:

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

由于本机CUDA安装10.1,因此cuDNN为打√部分。

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第12张图片

解压文件后找到bin,include,lib三个文件,然后一同复制到安装cuda的目录中,本机是

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1。如下图所示:

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第13张图片

Tensorflow-gpu+Cuda+cuDNN安装(详细且包含失败解决教程)_第14张图片

6.安装tensorflow(GPU):

打开anaconda prompt

新建一个tensorflow环境名字叫tf:

conda create -n tf python=3.6

然后输入conda activate tf 进入tf虚拟环境

由于CUDA是10.1,cuDNN是7.6,根据第三步中的tensorflow,CUDA,cuDNN之间关系图可以知道本机可以安装tensorflow_gpu=2.3.0。

因此输入

pip install tensorflow_gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

 备注:参考视频:有幸遇见-b站最全最简洁易学的深度学习环境配置教程Anaconda+Pycharm+CUDA+CUdnn+PyTorch+Tensorflow_哔哩哔哩_bilibili

 TensorFlow2.x,GPU代码测试

TensorFlow2.x,GPU代码测试_爱听许嵩歌的博客-CSDN博客_tensorflow2.0测试代码

你可能感兴趣的:(tensorflow)