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win10安装 tensorflow1.9-gpu版本

热度:48   发布时间:2024-02-01 21:01:42.0

因为需要安装tensorflow(Gpu版),查了很多的博客,在此记录下安装过程。

所需环境

  • vs2013
  • anaconda3-5.2.0(python3.6)
  • cuda9.0
  • cudnn 7.0
  • tensorflow 1.9-gpu
    安装这个顺序进行安装。

1、安装vs2013

  • 下载完成后,是一个iso文件,双击打开后计算机中会增加一个光盘盘符,打开后即可发现以下文件。
    文件目录
    • 运行vs_ultimate.exe:
      可以更换安装路径,点击同意许可条款和隐私策略,之后点击下一步,无论VS2013的安装位置更改与否,其核心组件都会装在C盘。在这里插入图片描述

    • 根据需要选择需要安装的功能,我不需要太多的功能,因此在这里保持默认,点击安装。安装完成后可以打开并进行相关设置。
      在这里插入图片描述

2、安装anaconda3-5.2.0

我需要安装的是python3.6,选择anaconda3-5.2.0。anaconda与python版本的对应关系可以看这个
然后可以到这里查找需要的版本进行下载。
anaconda的安装比较简单,直接按步骤安装就行,到了这一步第一个不勾选,在安装完成后自己手动添加环境变量。在这里插入图片描述

配置环境变量

在安装完成后,点击我的电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量-》用户变量-》path,将anaconda文件下的scripts文件夹的位置添加到path中。我的scripts文件夹的路径是:E:\anaconda\Scripts。
添加完后检查是否安装成功:打开anaconda prompt,输入conda --version,如果输出conda4.5.4就说明安装成功。

3、安装cuda9.0

需要根据tensorflow版本选择下载的cuda及cudnn,tensorflow与cuda的版本对应见这里。下载cuda9.0,下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive,下载完成后双击进行安装。

下载完成后点击cuda_9.0.176_win10.exe文件及4个补丁包,首先安装最下面的一个
在这里插入图片描述
选择自定义安装,取消visual studio这个选项。然后进行下一步安装,记下安装的路径。
在这里插入图片描述
安装完成后会出现下面这个界面:
在这里插入图片描述
接着将几个补丁包安装即可。
然后打开cmd,在命令行中输入nvcc -V
在这里插入图片描述
至此说明cuda安装成功。

4、安装cudnn7.0

下载cudnn7.0,下载地址:Download cuDNN v7.0.5, for CUDA 9.0
需要登陆才能下载,将下载的压缩包解压:
在这里插入图片描述
将这3个文件夹里面的文件复制到CUDA安装路径下相应的文件夹里面即可。CUDA默认安装路径为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0,详细来说就是:

  • 复制\cuda\bin\cudnn64_7.dll 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin.
  • 复制 \cuda\ include\cudnn.h 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include.
  • 复制 \cuda\lib\x64\cudnn.lib 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64.

5、安装tensorlfow 1.9-gpu

接下来就相对来说简单一些,首先用anaconda创建一个虚拟环境

  • 1、用管理员的身份运行anaconda prompt,创建一个虚拟环境输入:
conda create -n tensorflow1.9-gpu python=3.6

删除环境:

conda remove -n tensorflow1.9-gpu --all
  • 2、激活环境:
conda activate tensorflow1.9-gpu
  • 3、用pip安装tensorflow
pip install tensorflow-gpu==1.9
  • 4、使用以下代码进行测试:
import tensorflow as tfhello = tf.constant("Hello!TensorFlow") 
sess = tf.Session() 
print(sess.run(hello))

若能输出结果则表明安装成功。

6、 安装jupyter notebook

1、在tensorflow1.9-gpu环境下安装jupyter notebook:

pip install jupyter

2、输入jupyter notebook,即可打开jupyter notebook:
3、设置notebook的存储文件地址

  • 在tensorflow1.9-gpu环境下输入命令:
jupyter notebook --generate-config

会生成文件C:\Users\Administrator.jupyter\jupyter_notebook_config.py

  • 在想要存储的目录地址创建文件夹并复制该路径,找到jupyter_notebook_config.py
    并用编辑器打开,查找”c.NotebookApp.notebook_dir“并改为:
c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:\tensorflow1.9'(E:\tensorflow1.9是文件路径)
  • 再次输入jupyter notebook --generate-config,弹出提示后输入n。然后再次输入jupyter notebook即可打开干净的页面,创建的文件都在E:\tensorflow1.9中。
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