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WIN10+tensorflow1.9.0-GPU+CUDA9.0+vs2015+python3.6安装教程

热度:38   发布时间:2023-12-16 18:12:06.0

一、本机配置

Win10、显卡1050Ti

二、安装

1.安装Anaconda的python3.7版本

下载链接:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

安装完后在命令行cmd中分别输入

更新到最新的numpy库

2.安装Microsoft Visual Studio2015

迅雷下载(较快):ed2k://|file|cn_visual_studio_community_2015_x86_dvd_6847368.iso|4013920256|EB7F6605EDE67509E218E29173AC6574|/

百度网盘(较慢):http://pan.baidu.com/s/1nuClygp    提取密码:377q

安装过程:

路径自定义,组件只选择C++

3.更新显卡驱动

在设备管理器中右键你的独立显卡,选择更新驱动一项

4.安装CUDA

下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下载图中的1.4GB文件

安装一路默认即可

 

安装完成后,首先进入cmd命令行,输入nvcc -V,会显示CUDA版本信息,如果显示无此命令,需要设置环境变量(具体操作详见其他文章)。

5.CUDNN7.4.2

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载的文件解压后覆盖到CUDA路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

5、配置tensorflow-gpu环境

打开anaconda prompt,输入conda create -n tensorflow-gpu python=3.6。

建好环境后,通过conda activate tensorflow-gpu激活环境。

输入pip install tensorflow-gpu==1.9安装tensorflow-gpu1.9.0版

6、测试tensorflow-gpu是否安装成功

只需要激活tensorflow-gpu环境后,在python下导出tensorflow库不报错即可。

7、pycharm使用tensorflow-gpu环境

用pycharm打开任意py文件,通过文件(file)---设置(setting),找到project Interpreter,点击图中右上角的齿轮,add

点击Existing environment,选择你的Anaconda下创建的tensorflow-gpu环境中的python.exe即可。 

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