【深度學習篇】--Windows 64下tensorflow-gpu安裝到應用

LHBlog發表於2018-07-08
深度學習WindowsGPU

一、前述

一直以為自己的筆記本不支援tensflow-gpu的執行，結果每次執行模型都要好久。偶然間一個想法，想試試自己的筆記本，結果竟然神奇的發現能用GPU。於是分享一下安裝步驟.

二、具體

因為版本之間有嚴格的對應關係，所以本文就將自己使用的版本對應分享如下，親測可以成功！！首先檢視下自己的顯示卡是否支援GPU，以下連線可以檢視是否支援。

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

 

1、安裝Anaconda 3.5版本，並配置好環境變數。

連結如下：https://pan.baidu.com/s/1zfAvvWlSVnKbaZ5459fWaA 密碼：4j0z

這裡注意一個事情：

Anaconda3.4就是python3.5的版本。！！

配置環境變數：

2、安裝tensorflow gpu版本

首先需要解除安裝CPU版本 注意！！！不然後面會有問題！！

pip uninstall tensorflow

 

然後安裝GPU版本,這裡指定GPU 1.3版本。

pip install –upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 3、安裝CUDA

去官網下載 ，這裡選擇CUDA8.0 不知道為什麼9.0總是失敗 ，所以回退到8.0版本。

地址如下：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads4 

然後一直next即可！！

配置環境變數：

將以上CUDA的檔案全部配置到環境變數中去。！！

 

4、cuDnn庫安裝

 

去官網下載對應CUDnn的版本，地址如下：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

推薦對應版本如下：

下載完後解壓：cuDnn目錄如下

將這裡面檔案複製到CUDA安裝對應目錄裡面：

CUDA目錄如下：

5、測試

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

 

 

 這裡即完成tensforflow的GPU版本的安裝，下面開始自己的深度訓練的飛速吧~~~

 注意！！當環境變數配置完後可以在CMD裡面 echo %PATH% 若不生效 ，則重啟電腦即可！！！還有版本之間的對應關係，一定注意！！！

 

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