Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南
Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南
Update : 2019.03.08
0. 环境说明
硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti
系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019
1. 前期工作
NVIDIA 419.35 驱动
Visual Studio 2017 (需要C++部分)
Python 3.6.x x64
2. 安装CUDA和cuDNN
2.1. CUDA 10.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
2.2. cuDNN v7.5 for CUDA 10.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
解压后覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
目录即可。
2.3. CUDA Profiler Tools Interface (CUPTI)[可选]
下载地址:https://developer.nvidia.com/CUPTI
CUDA 工具包附带
2.4. NCLL 2.4[可选]
下载地址:https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download
可实现多 GPU 支持。仅支持Linux。
2.5. TensorRT 5.0[可选]
下载地址:https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
可缩短在某些模型上进行推断的延迟并提高吞吐量。仅支持Linux。
3. 安装DXSDK_Jun10【不确定是否必须】
DXSDK_Jun10.exe下载地址:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=6812
Win10安装时会提示S1023的错误,不用管。C:\Program Files (x86)\Microsoft DirectX SDK (June 2010)\Include\d3dx9.h
,d3dx10.h
,d3dx11.h
文件存在就可以。
这些都装完了就可以到C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
中打开项目。
一共155个,都编译成功即可。然后到C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64\
下的Debug
或Release
内找到deviceQuery.exe
,用命令行运行,不报错说明CUDA安装成功。
4. 安装Tensorflow GPU 1.13.1
pip install --upgrade tensorflow-gpu
使用下列代码测试安装正确性
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
5. 常用库
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支持:SSE、SSE2、SSE4.1、SSE4.2、AVX、AVX2、FMA。
Win10下的nvidia-smi
在 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
目录内。
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