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win10 + TensorFlow1.7.0-GPU版 + CUDA9.0 + cudnn7.1 + python3.6安装心得

热度:85   发布时间:2023-12-17 04:48:32.0

win10 + TensorFlow1.7.0-GPU版 + CUDA9.0 + cudnn7.1 + python3.6安装心得


简介

很早就关注到谷歌的开源机器学习框架——TensorFlow,但是一直碍于安装存在很多“坑”而且也一直还没有需求,就一直搁置,直到最近需要一个强大的机器学习框架,不得不上手TF了。现在TF的安装相比之前已经非常的方便了,看了许多博客也学到了不少经验,不过许多博主安装的时间都挺早了。通过一番摸索,现在记录下安装的步骤,希望对大家有所帮助。(下面简介可跳过:-))

TensorFlow? 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 http://tensorfly.cn/

步骤

请按顺序安装

  1. 安装Python 3.6 链接

  2. 安装Visual Studio 2017 链接

  3. 安装CUDA 9.0 链接

  4. 安装cudnn 7.1 链接(ps:需要注册nvidia账户)

  5. 安装TensorFlow 1.7.0-GPU版

详细步骤

1.安装Python 3.6


打开网站,可以看到有多个可以下载的链接,其中我简单的介绍一下,

  • [系统]:windows
  • [电脑位数]:x86就是32位,x86-64就是64位
  • [安装方式]:embeddable zip file 是zip免安装包,executable installer 是exe安装包,web-based installer 是在线安装包

我下载的是exe安装包,安装时基本可以一路点下去。安装时,我就稍微提一下如何卸载,一个方法是重新安装原来的安装包会多一个remove选项。还有一个方法是直接控制面板卸载。

2.安装Visual Studio 2017


我看到许多博客上要求下载的都是VS2015,通过我自己的试验VS2017也是没问题的,安装的时候打开VS2017不需要安装太多东西,我只安装了“单个组件”中的“windows 10 SDK(10.0.14393.0”和“.NET Framework 4 目标包”。

3.安装CUDA 9.0

在安装CUDA 9.0 之前我安装了一个最新的CUDA 9.1版本,但是发现TF1.7.0不支持最新版,所以又卸载重新安装了9.0版本,关于安装CUDA9.0推荐直接使用默认安装,一直next到底就没有什么问题。

4.安装cudnn 7.1


选择cuDNN v7.1.3 Library for windows 10,下载过来是个zip的压缩包,将压缩包解压到之前安装的CUDA9.0的文件夹中覆盖就ok了。

5.安装TensorFlow 1.7.0-GPU版

如果完成了前面所有的步骤,这一步就非常非常的简单了,打开cmd界面,输入:

     pip install --upgrade tensorflow-gpu

由于我这里已经安装过,所以没有显示安装过程。

测试

可以输入以下测试代码进行测试:

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
'Hello, TensorFlow!'
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> sess.run(a + b)
42
>>> sess.close()

最后

最后就可以开始搭建自己的机器学习模型了。希望对大家有所帮助!:-)

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