如何安装配置TensorFlow环境-创新互联
这篇文章将为大家详细讲解有关如何安装配置TensorFlow环境,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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之前已经安装过pycharm、Anaconda以及VS2013,因此,安装记录从此后开始
总体步骤大致如下:
1、确认自己电脑显卡型号是否支持CUDA(此处有坑)
此处有坑!不要管NVIDIA控制面板组件中显示的是CUDA9.2.148。
你下载的CUDA不一定需要匹配,尤其是CUDA9.2,最好使用CUDA9.0,我就在此坑摔的比较惨。
2、下载CUDA以及cuDNN,注意版本对应①查看版本匹配:
https://www.tensorflow.org/install/source_windows
②下载CUDA:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
官网上下载的CUDA 9.0有好几个版本,其中主要是cuda_9.0.176_win10.exe,其他的四个是补丁。
③下载cuDNN:
https://developer.nvidia.com/cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载cuDNN需要注册一个NVIDIA的账号。
3、安装CUDA和cuDNN,并设置环境变量(重要)①CUDA安装
我是按照默认路径安装的,没有修改。此外,使用自定义安装,但是几乎全选了,除了一个当前版本已经是最新版本的组件没有勾选。
切记CUDA的安装路径,因为安装cuDNN以及设置环境变量时需要。
②cuDNN9.0安装
cuDNN是一个压缩包,解压后的内容如下
:
全选并复制所有内容,粘贴到CUDA的安装路径下,默认路径是:
③设置环境变量(重要)
这部分我主要参考的是:https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631
计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了两个环境变量,接下来,分别是:
CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0。
还要在系统变量中新建以下几个环境变量:
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0
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
如下图所示:
然后在系统变量中找到 PATH,点击编辑并添加:
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
再添加如下4条(默认安装路径):
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64;
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64;
如果你选用了自定义路径,上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径。
④查验是否安装成功
重启计算机(必须),然后在Anaconda prompt中输入nvcc -V。(注意,V是大写)返回以下信息则安装成功。
4、创建tensorflow-gpu环境并激活
(此部分可参考的教程比较多,可自行搜索)
①conda create --name tensorflow-gpu python=3.5
在Anaconda Prompt 中输入conda create --name tensorflow-gpu python=3.5,创建名为tensorflow-gpu的环境(名字可以自己改,不一定都叫tensorflow-gpu)。
②activate tensorflow-gpu
按照提示,接下来activate tensorflow-gpu,进入到新创建的环境,退出时使用deactivate
③conda info --envs
最后,conda info --envs,查看创建的所有环境,确保tensorflow-gpu环境创建成功
5、安装tensorflow-gpu
使用activate进入到tensorflow-gpu环境,使用以下命令进行安装:
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.12.0
如果安装缓慢请参考其他教程换源。
6、查验tensorflow是否安装成功
这部分主要参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58607298
①activate到tensorflow-gpu环境中然后输入python进入到python中,输入一下代码:
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello , Tensorflow! ') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
本文题目:如何安装配置TensorFlow环境-创新互联
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