Win10系统下Anaconda的tensorflow-gpu安装

一步深一步浅,最后终于踉踉跄跄地把tensorflow-gpu装上了。笔者用的是游匣7447游戏本,显卡为GTX850m。以下为此次安装流程。
首先去https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus看看这个列表里面有没有你的GPU型号。如果有则很幸运,你可以用tensorflow-gpu加速你的训练,如果没有就老老实实用CPU跑跑demo吧。
一、
官网详细介绍了安装要求:win7及以后64位系统,有一块支持cuda的gpu,CUDA9.0及cuDNN7.0。和安装的方法,包括pip安装和anaconda安装。
二、安装anaconda
第一步当然是点击:anaconda官网。
点击下载,除了把下面的两个勾都选上,其他的都next,next,next吧。
大概8-10分钟安装好。
三、安装tensorflow-gpu
执行这一条命令就ok了 ↓
pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #默认安装最新版本
pip install tensorflow-gpu==1.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #在包名后面加==和版本号可指定版本安装
运行完是这样的:
import一下,提示没装CUDA9.0
CUDA9.0链接,选择对应的版本。选择网络安装版或者本地版。
笔者已将CUDA9.0,和cuDNN7.0打包放在云盘。戳这里。
下载之后,双击CUDA9.0,一路戳戳戳。
将cuDNN解压。将解压出来的三个文件夹下面的文件放到对应的CUDA相同文件夹下。
CUDA默认安装路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
以上完成之后把以下四个路径加入到环境变量中:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
右击我的电脑-管理-高级设置-环境变量
加好之后:
然后再import一下,出现下面的就表示成功了。然后在你的pycharm或者其他编辑器更改一下解释器就可以在pycharm里面用。




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