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win10下基于nvidia的tensorflow-gpu安装

2019-08-12 17:51
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前言

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域

tensorflow-gpu

涉足人工智能领域,python仍旧是众多开发语言中最热门的选择,tensorflow同样的提供了基于python的库(tensorflow,tensorflow-gpu),其中tensorflow包是基于cpu算力,但如果面对场景复杂的的情况下,基于cpu算力就难以胜任了,因此介绍出今天我们要讲的基于gpu算力的tensorflow-gpu

环境

以下操作都基于这样的环境开发

系统:windows 10 64位, 显卡:gtx-1066ti:python环境:python3.6

python环境安装可以参考Python开发环境利器Anaconda

CUDA安装

cuda下载

在官网下载cuda安装包下载地址 在选择cuda版本的问题上,是基于一下出发点,如果你的显卡已经上市交旧了,选择9.0版本,如果你的显卡这一年左右上市的,建议上最新版本,否则会出现安装校验时不符合安装条件的问题

cuda安装

下载完成后,点击安装,一切以默认安装就好了,注意:

安装选项这里需要选择自定义,只安装cuda就好了,同时去掉visual studio intergration,否则可能安装不成功的问题

image

image 接下来一路默认,坐等完成O(∩_∩)O

cuda配置环境变量

接下来我们来为cuda配置环境变量,一下都基于我的安装目录为演示,具体变更需结合你们的安装情况

安装目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
  • 首先安装完cuda后会自动多出两个系统变量

image

  • 自己手动添加以下系统变量

    CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1
    CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 
    CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin 
    CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 
    CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
  • 在系统变量中添加

%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\common\lib\x64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64
  • 验证cuda安装
  1. 切换目录
    cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite
  2. 分别执行
    bandwidthTest.exe
    deviceQuery.exe
    若分别看到Result = PASS这表明成功了

image

cudnn下载

  • 在官网下载cudnn下载地址 版本需要对应自己的cuda版本,我的时10.1, 这个过程需要注册登录,按指示完成注册就好了

cudnn文件放置

  • 解压下载好的文件
    cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.2.24.zip
    解压以上文件,得到以下文件

image 分别将他们放入

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

下对应的bin,include,lib文件夹下

  • 以上过程就完成了cuda的安装了,接下来看看如何基于python环境安装tensorflow

安装tensorflow-gpu

-进入需要安装tensorflow的pytho环境

activate py3
  • 安装tensorflow-gpu
conda install tensorflow-gpu

提示安装tensorflow-gpu需要安装的依赖,输入y

  • 验证 依次输入

    python
    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('hello tensorflow')
    sess = tf.Session()
    hello = tf.constant('hello tensorflow')
    sess = tf.Session()
  • 看多如下截图

image 就代表基于python的tensorflow-gpu安装成功了

结语

觉得不错就点个赞吧(●'◡'●)

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目录
前言
tensorflow-gpu
环境
CUDA安装
cuda下载
cuda安装
cuda配置环境变量
cudnn下载
cudnn文件放置
安装tensorflow-gpu
结语

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