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win10下 CUDA9.0 + CuDNN7.0.5 安装回顾

热度:96   发布时间:2023-09-13 19:31:39.0

入了深度学习的坑,需要搭建Tensorflow环境,虽然渣渣显卡,但是总比CPU来得快,果断选择GPU版。在网上找了很多资料,受益颇多。但是由于tensorflow最近更新了,CUDA8.0不能支持,得改用CUDA9.0。而网上资料对应的是老版本tensorflow,只支持CUDA8.0上,结果走了不少弯路。记下搭建过程,希望给大家一个参考。(老版本的搭建过程大家可以参考文末链接) 
重要:请注意各文件之间的匹配

一 本机配置

  • win10 64bit(版本1709)
  • i7-6700 HQ
  • GTX 940MX

二 文件准备

  • VS2015,官网社区版(2012,2013,2017也支持),注意CUDA8.0不支持VS2017
  • CUDA9.0,官网下载地址
  • cuDNN V7.05,官网下载,需要填调查表,进去后可看历史版本
  • Anaconda3-5.0.1,清华镜像下载
  • Tensorflow,Github下载 
    下载页面如上,具体位置参见后文。 
    注意:安装CUDA9.0前请确认VS2015已安装!

三 安装过程

1. VS2015

只需安装C++组件,见下图(引用自参考1),一路默认就行。 
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2. CUDA9.0

(1) 选择对应的版本进行下载,可选择在线安装版和离线安装版,请随意。 
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最好使用管理员权限进行安装,一路默认就行,安装成功界面如下图: 
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(2) 验证CUDA安装是否成功:

  • 打开命令提示符,输入:nvcc -V 
    出现如下类似信息: 
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  • 利用VS2015编译测试文件 
    打开C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0,找到对应VS版本的sample,本例中为Samples_vs2015.sln,双击打开: 
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    选择Release,X64 
    右键1_Utilities,点击build(build) 
    成功编译出现图片下方文字:成功5个… 
    至此,“C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64\Release”文件夹中会出现我们需要的deviceQuery和bandwidthTest。

(3)验证deviceQuery和bandwidthTest 
打开命令提示符:定位到 c:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64\Release目录,分别输入deviceQuery,bandwidthTest并运行,出现如下类似信息便说明CUDA安装成功。 
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(4)环境变量

  • 在用户变量,Path中添加:C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.0\bin
  • 确认系统变量中:CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9.0已经存在 
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补充: 
我在安装CUDA8.0的时候遇到了如下问题:The graphics driver could not find compatible graphics hardware。这个问题的主要原因是你本机的显卡驱动版本比CUDA8.0中自带的驱动版本高(实际上,不论CUDA装的哪个版本,只要本机驱动比CUDA自带驱动版本高,都可能出现这个问题)。 
解决办法: 
直接点击继续—>同意并继续—>自定义(高级)—>只选择CUDA进行安装,最后安装成功。 
在自定义界面可以看到CUDA自带驱动版本号以及目前本机驱动版本号,如果本机版本号高于CUDA自带版本号,就不要再勾选安装了。 
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3. cudnn-9.0-windows10-x64-v7

1.下载对应版本 
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2.解压cudnn-9.0-windows10-x64-v7,将文件夹里内容拷贝至安装CUDA的地方覆盖对应文件夹,默认文件夹在: 
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0


4. Anaconda3

这个比较简单,找到对应版本安装就行了 
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5. Tensorflow

采用的离线安装,在线安装参见【参考】中的博文 
(1)下载 
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(2)创建Tensorflow使用环境

  • 打开Anaconda Navigator,创建Tensorflow环境 
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  • 打开Anaconda Prompt,输入activate Tensorflow

  • 在Anaconda Prompt中,输入pip install D:\tf_nightly_gpu-1.5.0.dev20171221-cp36-cp36m-win_amd64.whl(根据实际安装包和路径输入)

(3)安装tersorflow插件 
打开Anaconda Navigator,选择相应插件进行安装 
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(4)打开方式 
选择相应的Tensorflow版本打开 
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(5)在spyder中测试: 
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  • 转载至:https://blog.csdn.net/ygjustgo/article/details/78883981
           
                     
 
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