1.显卡(GPU)是否支持CUDN

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

2.了解基础知识

1)CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范,NVIDIA™(英伟达™)发明了CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)这一编程模型,是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在,该架构已应用于GeForce™(精视™)、ION™(翼扬™)、Quadro以及Tesla GPU(图形处理器)上。

2)cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络(Deep Neural Networks)中的基础操作而设计基于GPU的加速库。基本上所有的深度学习框架都支持cuDNN这一加速工具,例如:Caffe、Caffe2、TensorFlow、Torch、Pytorch、Theano等。

3)Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大,如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

3.下载软件

1)CUDA Toolkit版本下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2)cuDNN版本下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download(先注册再下载)

需要设置环境变量

3)Anaconda版本下载:https://repo.continuum.io/archive/

4)TensorFlow-gpu版本下载:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.5.0

这个是下载1.5.0版本,只要更换版本号就可以下载其他版本了,eg.https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.4.0。

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