Win10下通过Anaconda安装tensorflow-gpu、pytorch（CUDA10.1）

说明

原来不觉得配环境有多难，直到接触的多了，才深切感受到被环境支配的恐惧……tensorflow-gpu安装一定要关注对应版本问题。

了解整个配置过程

1. 安装目的很明确，即通过gpu算力对整个模型推演过程进行加速。
2. 目前tensorflow已更新至2.4，由诸多版本可供选择，但是在经过一番尝试以后，我发现cuda、cudnn、tensorflow版本实际上是有固定搭配的，经过了一天半的尝试并结合本机情况，最终解决了windows10下安装tensorflow-gpu的问题。
3. 除此之外，配合anaconda对python包进行管理感觉是真的不错
4. 本机环境版本搭配：cuda10.1、cudnn7.6、tensorflow-gpu2.2

本机环境

• windows10
• cuda10.1

打开显卡驱动（NVIDIA设置）->系统信息->组件，可查看本机cuda driver版本，并依照该版本下载安装对应版本的cuda toolkit、cudnn。（一个anaconda可以解决所有问题）

anaconda

解决下载依赖慢的问题

anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual

安装完毕后，打开Anaconda Powershell Prompt

• cuda、cudnn安装

1. 通过anaconda安装（推荐）

更改安装源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

cuda、cudnn安装

conda install cudatoolkit=10.1
conda install cudnn=7.6

2. 手动下载安装（可以，但没必要）

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

cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

具体下载安装不赘述。

• tensorflow安装

1. 创建虚拟子环境

conda create -n tf pip python=3.6

2. 激活环境

conda activate tf

3. 安装tensorflow

暂时换源安装，避免下载过慢

pip install tensorflow==2.2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install tensorflow-gpu==2.2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

tensorflow测试

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()#保证sess.run()能够正常运行
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess= tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))#版本2.0的函数
print(sess.run(hello))

pytorch安装

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1

pytorch测试

import torch
print('CUDA: ',torch.cuda.is_available())  # CUDA是否可用
print('GPU: ', torch.cuda.device_count())  # gpu个数
print('curent device: ', torch.cuda.device_count())  # 当前使用设备