【适合N卡独显电脑的环境配置】Tensorflow教程-Windows 10下安装tensorflow 1.5.0 GPU with Anaconda
注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow
2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6
3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下
TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linux上使用GPU加速,TensorFlow 1.5现在已经支持CUDA 9和cuDNN 7。本文就来为大家详细地介绍一下如何在Windows下安装TensorFlow GPU版本。本教程基于Anaconda 而不是pip安装TensorFlow,主要原因由于TensorFlow安装在conda虚拟环境的不会对系统python产生影响,可安装多种不同python版本。
首先下载和安装Anaconda Python 3.6 version,关于获得Python 3.5或其他Python版本,之后会提到,并且TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5和Python 3.6. 安装时无脑下一步即可,不必理会其他选项。
https://www.anaconda.com/download/#windows 注意下64位
然后根据自己GPU型号安装最新Nvidia GPU驱动:
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
目前官方文档显示为需CUDA 9.0 和 cuDNN 6。实际已经迁移到CUDA 9.0 和 cuDNN 7。安装CUDA 9.0:
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
- 选择自己的操作系统版本
- 选择Installer Type : exe(local)
- 选择Base Installer
- 下载后双击安装
- 安装选项选择自定义,只勾选CUDA如图1
- 之后一直点击下一步即可
安装cuDNN 7(目前cuDNN 6 也可以,官网文档最近更新):
https://developer.nvidia.com/cudnn
你的盘符:\cudnn-9.0-windows10-x64-v7\cuda\bin添加到path环境变量
1 . 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_gpu的conda环境:
conda create -n tensorflow_gpu pip python=3.5
2. 通过发出以下命令来激活名为tensorflow_gpu的conda环境:(回车后会有类似图7的改变)
conda activate tensorflow_gpu
3. 用以下命令,在名为tensorflow_gpu的conda环境中安装GPU版本TensorFlow。要安装TensorFlow的GPU版本,请输入以下命令回车运行后等待安装:
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
4. 上个命令会安装最新版的TensorFlow,如果想安装指定版本如1.4.0版,请使用:
pip install tensorflow-gpu==1.4.0
5.上述过程安装完成后,输入python对环境进行测试,接着输入
import tensorflow as tf
无返回,或者异常说明表示安装成功
后面的步骤同 CPU部分
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