anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程

保姆级手把手教你安装TensorFlow-GPU,避免坑

  • 安装TensorFlow-GPU(bb几句,大佬勿喷)
    • 检查自己的电脑是否能安装GPU版本的
    • ==好了,这里说一下,一定要看,一定要看,一定要看一定要看!!!!!四遍了哦!==
    • anaconda开始安装tf-gpu
    • 完成之后,下载安装CUDA和CUDNN==其实最烦的是下载这一步== 我这里已经说了方法
    • 检测cuda的安装
    • 检测tf
    • 好了,到这里就结束

安装TensorFlow-GPU(bb几句,大佬勿喷)

因为最近要弄点机器学习(人脸表情项目)的东西,所以得安装TensorFlow,我本来是A卡的电脑,还特意换了台N卡电脑(偷偷bb:主要也是我的那台当时实体店被坑了老惨,现在终于换了,放家里看电视或者跑数据吧)。能搜到的tensorflow(后面简写tf)的安装教程很多都是旧的,还是有挺多坑了,我也终于在一篇又一篇的文章中成功安装好了。

检查自己的电脑是否能安装GPU版本的

其实,能够用到这些,基本也不会太小白了。不过我还是说一下吧。首先你的电脑有独立显卡,而且是N卡即NVIDIA的显卡。(A卡AMD)

  1. 查显卡 ,电脑右键属性,设备管理器,显示适配器;我的是GTX1650Ti在这里插入图片描述
    这里说一下,NVIDIA的官网给出支持显卡驱动的表格没有1650Ti的,但我我能使用,搞不懂,可能是高于某些型号的都行吧。这里可以查一下你的显卡是否支持。https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
  2. 比较懒的我就在这里贴出来了 anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程_第1张图片
    我的是GeForce的
    anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程_第2张图片
    anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程_第3张图片
    anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程_第4张图片
    anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程_第5张图片

好了,这里说一下,一定要看,一定要看,一定要看一定要看!!!!!四遍了哦!

对应版本!!
对应版本!!
对应版本!!

注意安装的tf版本及其对应的cuda和cudnn版本,官网有。https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#cpu
如果没有最新版的换成英文就可以了。anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程_第6张图片
我安装的是tf2.4.1+cuda11.0+cudnn8.0(图片虽然没有2.4.1,但我安装是可以用的)

anaconda开始安装tf-gpu

打开anaconda的prompt
这里我参考了这位大哥的博客,镜像是清华的

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu

默认安装最新版本,我当时是2.4.1。如果要安装其他版本,参考以下

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu=2.3

完成之后,下载安装CUDA和CUDNN其实最烦的是下载这一步 我这里已经说了方法

CUDA下载,打开有点慢,下载也是https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,不行的话右键复制链接用某雷下载(安装官网某雷时注意捆绑软件)
CUDNN下载这个打开也慢https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive而且还得注册账户,如果网不行就改一下网络适配WIFI4协议的DNS,登录后填个问卷就可以了。下载可以类似右键复制链接,用某雷。(超级加速6块)(偷偷bb几句,某雷似乎挺强大的,可以找白嫖某雷会员的资源)手动滑稽

安装cuda,路径记一下配环境的bin,这个我就不写了,给这位大哥的博客

检测cuda的安装

依旧是prompt

nvcc -V

anaconda安装tensorflow-gpu手把手教程_第7张图片
显示这样就是成功

检测tf

键入python

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

是否显示显卡型号
或者

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

是否true

好了,到这里就结束

你可能感兴趣的:(深度学习,tensorflow,anaconda,cuda,gpu,深度学习)