windows10配置tensorflow深度学习环境(GPU版)各种坑
我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境
windows10 64
python3.5
vs2017(需要C++部分)
cuda9.0
cudnn7.1
GeForce GTX1060
1.安装python
我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量。
测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息
则安装成功
2.安装vs2017
3.安装cuda
首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡
我们选择cuda9.0,因为现在的tensorflow版本已经很新了,基本上不需要低版本的cuda。同样的我们从官网下载cuda9.0版本,并默认路径安装(你也可以装在其他盘)
添加环境变量
配置环境变量,右击我的电脑->属性->高级系统设置->高级->环境变量,新建环境变量
测试是否安装成功,打开cmd,输入nvcc -V
如正确输出cuda的版本信息,则安装成功
4.安装cudnn
根据cuda9.0的版本,我们选择cudnn7.1,到cudnn官网下载对应版本for windows10,是一个压缩包
解压出来,把解压的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0文件目录下,覆盖
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\v9.0
目录即可。
5.安装pip
如果你的电脑没装pip,还要安装pip,因为我们使用pip安装tensorflow-gpu
请自行百度
6.pip安装tensorflow
以上工作都成功的话,我们就可以安装tensorflow了,
pip3 install tensorflow-gpu
如果安装报错的话,是网络不好,时间等待的缘故,可以通过设定超时时间解决
pip3 --default-timeout= install tensorflow-gpu
参考:https://wenwen.sogou.com/z/q798371922.htm
实际上这样就可以安装成功了,但是在我的电脑上出现了问题,装的版本是tensorflow-1.10,在python环境下载入tensorflow报错,网上搜了一下,找到了原因
我的电脑的cpu比较老(为了省钱)是g4600,不能用太新版本的tensorflow,如果你的电脑是较新的cpu,就应该没问题,我的只能i卸载重装
pip3 uninstall tensorflow-gpu
然后指定tensorflow的版本为1.5,就成功解决了
pip3 install tensorflow-gpu==1.5
参考:https://blog.csdn.net/fhqlongteng/article/details/80279197
https://www.imooc.com/article/40620
测试
当然也可以创建一个文件hello_tensor.py,输入内容如下:
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) a = tf.constant() b = tf.constant() print(sess.run(a+b))
接下来就可以愉快的深度学习了....................
8/19 更
7.安装pycharm
配好环境,我们还需要一个编译器,摆脱cmd,首推pycharm
因为是在校学生,可以有教育邮箱去注册,使用专业版
安装完成后配置一下python,要不然会导入失败
参考:https://www.cnblogs.com/yingchuan-hxf/p/7715575.html
windows10配置tensorflow深度学习环境(GPU版)各种坑的更多相关文章
- TensorFlow 深度学习中文第二版·翻译完成
原文:Deep Learning with TensorFlow Second Edition 协议:CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>, ...
- windows下Anaconda3配置TensorFlow深度学习库
Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: imp ...
- [AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建
这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).wind ...
- Docker配置Pytorch深度学习环境
拉取镜像 $ docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查看本地已有镜像 $ docker images 创建容器 $ docke ...
- 保姆级教程——Ubuntu16.04 Server下深度学习环境搭建:安装CUDA8.0,cuDNN6.0,Bazel0.5.4,源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)
写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些 ...
- 深度学习菜鸟的信仰地︱Supervessel超能云服务器、深度学习环境全配置
并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费 ...
- Windows10 + eclipse + JDK1.8 + Apache Maven 3.6.0 + dl4j深度学习环境配置
Windows10 + eclipse + JDK1.8 + Apache Maven 3.6.0 + dl4j深度学习环境配置 JDK下载安装请自行,并设置好环境变量1 查看Java版本C:\Use ...
- 基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境
基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安 ...
- Win10+RTX2080深度学习环境搭建:tensorflow、mxnet、pytorch、caffe
目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 ...
随机推荐
- Git------如何使用Git Bash Here提交代码
转载:码云帮助文档地址 http://git.mydoc.io/?t=154712 1.打开“Git Bash Here” 2.输入: ssh-keygen -t rsa -C "xxxxx ...
- SSL延迟有多大 (Https)
据说,Netscape公司当年设计SSL协议的时候,有人提过,将互联网所有链接都变成HTTPs开头的加密链接. 这个建议没有得到采纳,原因之一是HTTPs链接比不加密的HTTP链接慢很多.(另一个原因 ...
- PostgreSQL存储过程(4)-return语句
1. return语句 有三个命令可以用来从函数中返回数据: RETURN RETURN NEXT RETURN QUERY 2. RETURN命令 语法: RETURN RETURN express ...
- 使用 requests 访问 HTTPS
当我们访问 HTTPS 的网站时,需要进行证书验证,在浏览器中可以自动处理验证问题,在 Python 中有以下两种做法: import requests //不进行证书验证,但这种方式会出现警告,如下 ...
- JSPatch 部署安全策略
本文转载至 http://blog.cnbang.net/tech/2879/ 使用 JSPatch 有两个安全问题: 传输安全:JS 脚本可以调用任意 OC 方法,权限非常大,若被中间人攻击替换代码 ...
- 查看linux系统类型、版本、位数
如何查看LINUX操作系统是多少位的 方法1: 查看linux是不是64位的命令! file /sbin/init 结果会出来 xx bit 方法二: # getconf LONG_BIT32getc ...
- 服务器搭建--Linux安装rabbitmq
安装rabbitmq需要先安装erlang:安装erlang参考https://blog.csdn.net/ztx114/article/details/79912570 1.下载rabbitmq-s ...
- PHP域名解析(一个IP绑多域名)----看看可以,并不值得借鉴
PHP域名解析(一个IP绑多域名)----看看可以,并不值得借鉴 好处当然是不用买多网卡.不用设置其它端口为WEB端口了,一张网卡上.都用同一个80端口建很多网站. 假设有三个域名: [url ...
- 用js写留言信息的判断非空条件
首先在tp上有多种方法去判断留言是否为空,但是js是最方便也是最没有冲突的. <form action="{:U('validate')}" method="pos ...
- numpy基本方法
在学习python的时候常常需要numpy这个库,每次都是用一个查一个,这个,终于见到一个完整的总结了http://blog.csdn.net/blog_empire/article/details/ ...