win11+AMD的cpu+3060GPU电脑安装 tensorflow-GPU+cuda11+cudnn

win11电脑安装 tensorflow-GPU+cuda11

前言

我新买的电脑是AMD的cpu+NVIDIA的3050GPU想试一试这个电脑跑深度学习，就安装一下tensorflow记录一下

安装Anconda

这个往上下载默认安装即可，不做描述

使用命令行新建一个tensorflow的环境

conda create --name tf python=3.7

安装时候有一个需要确认输入 y即可

创建完成切换到创建的环境中

conda activate tf

然后使用豆瓣源pip下载tensorflow2.7相关的依赖包，tensorflow1.15版本以上就不需要区分普通版和Gpu版本的了，可以直接安装，并且keras在安装时也会一并安装下来。

pip install tensorflow==2.7.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

安装cuda

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 和中央处理器（Central Processing Unit, CPU）相对，图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）是显卡的核心芯片。而cuda正是暴露了英伟达开发的GPU的编程接口。

这里是cuda的历史版本，选择自己需要的版本号安装

cuda历史版本

我选择的是11.52版本

之后我是win11版本的本地安装不要选错了，如果想跟我一样可以点卡以下链接即可

https://developer.nvidia.com/cuda-11-5-2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local

然后默认c盘路径安装，选择自定义安装

看看自己电脑的当前版本跟新版本的版本号，如果自己电脑比较新可以不用更新取消勾选，我这里比较旧就更新了一下，之后一路下一步安装

之后输入如下

nvcc -V

即可看到版本号就代表安装成功了

Cudnn的安装

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
 CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具，比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候，并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN，就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。

进入Cudnn的官网去下载对应版本的cudnn版本：这里需要注册账号，自己注册一下很快

cuDNN所有版本

我选择对应的for cuda11.5的版本下载

选择第zip文件

如果想跟我一样可以点开下面链接，选择第一个

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

将该压缩包解压后得到一个名为“cuda”的文件夹，将其重命名为“cudnn”。

如果刚刚默认安装的可以在这个路径下找到如下文件

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5

将cudnn整体复制进去

之后编辑环境变量,将以下四个变量编辑到Path中

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\cudnn\bin

注意上移到最上面

测试

import tensorflow as tf
import timeit


with tf.device('/cpu:0'):
    cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
    cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
    print(cpu_a.device, cpu_b.device)
with tf.device('/gpu:0'):
    gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
    gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
    print(gpu_a.device, gpu_b.device)
def cpu_run():
    with tf.device('/cpu:0'):
        c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)
    return c
def gpu_run():
    with tf.device('/gpu:0'):
        c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)
    return c
# warm up
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('warmup:', cpu_time, gpu_time)

cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('run time:', cpu_time, gpu_time)

结果如下运行成功

/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
warmup: 0.6677898000000013 0.6471977999999972
run time: 0.6454234999999997 0.6467144000000005