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关于win10tensorflow的配置(CPU+GPU)

放只虎归个山
 放只虎归个山
发布于 2019/12/14 18:35
字数 796
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主要内容

CPU篇

GPU篇

【前期准备与注意事项】

环境:window1064位+python36(37)+CUDA9.0+cuDNN7.6+tensorflow_gpu-1.12.0

软件:anaconda+pycharm

硬件:有nvidia显卡的笔记本或台式(非AMD)

注意:cuDNN需要登陆在下载,tensorflow下载慢,所以这两我会提供百度云链接。

【CPU篇】

软件:anaconda+pycharm

环境:python3.7+tensorflow_cpu-1.13.1

百度云:链接: https://pan.baidu.com/s/1AGNsBvznIW7TaJlyg7iHgg 提取码: umre

注意:后面tensorflow离线包的名字一定要对应,python版本也要对应

主要步骤:

1、利用anaconda用于创建python3.7环境(建议命名:tensorflow_CPU_37)

2、tensorflow-CPU下载(python3.6) 点击这个链接下载tensorflow离线安装包。(解释:cp37对应python3.7版本)

3、利用pycharm新建一个项目用于安装测试tensorflow。

4、将在前用anaconda创建环境导入为该项目的python环境。 如图

5、将下载好的tensorflow安装文件放到项目根部。 如图

6、利用pycharm安装tensorflow-CPU

(1)启动pycharm的Terminal。 如图

(2)输入命令:pip install tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 如图 如图

安装完成

7、检查

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print (sess.run(hello))

如图

CPU版彻底安装完成

【GPU篇】

软件:anaconda+pycharm+cuDNN7.6+CUDA9.0

环境:python3.6+tensorflow_gpu-1.12.0

百度云:链接: https://pan.baidu.com/s/1H1vMGq4Pk4jleg88QABy6A 提取码: eivu

注意:后面tensorflow离线包的名字一定要对应,python版本也要对应

请注意你的CUDA和cuDNN的版本号是否对应,这是个大问题!!!

匹配图:

如图

主要步骤:

1、软件下载(下面为官方链接,前面有百度云链接)

(1)CUDA9.0下载

(2)cuDNN7.6下载(需要注册然后下载,百度云已分享.)

(3)tensorflow_gpu-1.12.0下载

2、CUDA9.0与cuDNN的安装

(1)安装CUDA9.0,开始会选择一个路径,这是一个缓存文件路径,安装完成后会消失。

选择【推荐】安装即可。

安装完成后,会再此路径下有版本文件“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA”

不要想多了,只能安装这里!!!

如图

(2)将cuDNN7.6解压然后将所有文件夹拖入上面这个目录。

如图

(3)将CUDA中的bin和extras\CUPTI\libx64加入Path环境变量。如图

一般就是这两个路径:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64

请注意你的CUDA和cuDNN的版本号是否对应,这是个大问题!!!

如图

以下与CPU安装十分相似

3、利用anaconda用于创建python3.6环境(建议命名:tensorflow_GPU_36)

4、利用pycharm新建一个项目用于安装测试tensorflow。

5、将在前用anaconda创建环境导入为该项目的python环境。

6、将下载好的tensorflow安装文件放到项目根部。

7、利用pycharm安装tensorflow-GPU

(1)启动pycharm的Terminal。

(2)输入命令:pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 如图 如图

安装完成

7、检查

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print (sess.run(hello))

如图

最最最后一步“重启”。

GPU版彻底安装完成

[参考教程]

https://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/78688228

https://blog.csdn.net/qq_38195197/article/details/81953494

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