Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安裝指南
Update : 2019.03.08
0. 環境說明
硬體:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti
系統:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019
1. 前期工作
NVIDIA 419.35 驅動
Visual Studio 2017 (需要C++部分)
Python 3.6.x x64
2. 安裝CUDA和cuDNN
2.1. CUDA 10.0
下載地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
2.2. cuDNN v7.5 for CUDA 10.0
下載地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
解壓後覆蓋到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
目錄即可。
2.3. CUDA Profiler Tools Interface (CUPTI)[可選]
下載地址:https://developer.nvidia.com/CUPTI
CUDA 工具包附帶
2.4. NCLL 2.4[可選]
下載地址:https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download
可實現多 GPU 支援。僅支援Linux。
2.5. TensorRT 5.0[可選]
下載地址:https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
可縮短在某些模型上進行推斷的延遲並提高吞吐量。僅支援Linux。
3. 安裝DXSDK_Jun10【不確定是否必須】
DXSDK_Jun10.exe下載地址:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=6812
Win10安裝時會提示S1023的錯誤,不用管。C:\Program Files (x86)\Microsoft DirectX SDK (June 2010)\Include\d3dx9.h
,d3dx10.h
,d3dx11.h
檔案存在就可以。
這些都裝完了就可以到C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
中開啟專案。
一共155個,都編譯成功即可。然後到C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64\
下的Debug
或Release
內找到deviceQuery.exe
,用命令列執行,不報錯說明CUDA安裝成功。
4. 安裝Tensorflow GPU 1.13.1
pip install --upgrade tensorflow-gpu
使用下列程式碼測試安裝正確性
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
5. 常用庫
pip install --upgrade numpy
pip install --upgrade scipy
pip install --upgrade pandas
pip install --upgrade keras
pip install --upgrade matplotlib
6. 其他
Ryzen R7 1700x支援:SSE、SSE2、SSE4.1、SSE4.2、AVX、AVX2、FMA。
Win10下的nvidia-smi
在 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
目錄內。