TensorFlow-GPU==1.14 CUDA10 cuDNN v7.4 python 3.6,安装总结
- 1.写在开始
- 2.前期准备
- 3.安装
- 3.1.Anaconda安装
- 3.2.更改镜像地址
- 3.3.安装tensorflow-gpu
- 3.4.安装cuda和cudnn
- 3.5.配置系统变量
- 3.6.安装pycharm
1.写在开始
由于重装了系统,清除了所有的东西,需要再次安装。
整理一下tensorflow-gpu 1.14的安装过程,往常都是记录到记事本上,很不方便。遂发帖记录,方便后期查看。
有些版本说需要visual studio,本次安装时是新的Windows系统,未安装vs,成功运行。
2.前期准备
tensorflow对应cuda,cudnn,python版本查询:https://tensorflow.google.cn/install/source
tensorflow-gpu 1.14对应cuda10,cudnn >=v7.1.0,python 3.3-3.7。
需要下载的文件:
- Anaconda,此次安装版本Anaconda5.2.0;
- pycharm选择社区版;
- CUDA(cuda_10.0.130_411.31_win10);
- cudnn(cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24);
下载链接如下:
- Anaconda5.2.0。
源自清华
地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ - pycharm选择社区版
社区版不用激活,此次选择社区版
社区版:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows - CUDA
注意对应版本!
CUDA10:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive - cudnn
注意对应版本!tensorflow-gpu 1.14对应cuda10,cudnn >=v7.1.0,本次选择cudnn=v7.4.2。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
需要注册Nvidia账号,按照要求注册即可。
3.安装
3.1.Anaconda安装
安装选项:
安装路径可以更改,本次选择路径为:D:\Anaconda3。
保险起见,决定自行添加环境变量
□Add Anaconda to my PATH environment variable 不勾选
■Register anaconda as my default Python 3.6可以选择勾选。
安装完成,如下添加环境变量:
点击下图新建,添加左侧的三个环境变量:
分别为:
D:\Anaconda3
D:\Anaconda3\Scripts
D:\Anaconda3\Library\bin
Win+R输入cmd,回车;
输入:conda -V,回车;
出现以下图片说明成功。
3.2.更改镜像地址
为了保证下载速度,更换为国内镜像源。
- 打开Anaconda Prompt,输入以下命令,逐行输入,然后回车。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda info
可以看到以下窗口,aliyun排在首位,说明源地址更换成功。
3.3.安装tensorflow-gpu
首先创建虚拟环境:
conda create -n tfgpu pip python=3.6.4. #tfgpu可自己更改
激活环境
activate tfgpu
回车后出现
安装tensorflow-gpu
(base) C:\Users\yuank>activate tfgpu
(tfgpu) C:\Users\yuank>pip install tensorflow-gpu==1.14
#保险起见,安装结束之后,再接着输入以下命令
conda install anaconda
安装结束,可以尝试
(tfgpu) C:\Users\yuank> python #回车
(tfgpu) C:\Users\yuank>import tensorflow as tf #回车
#然后回出现报错,原因是没有安装cuda和cudnn。
3.4.安装cuda和cudnn
安装之前先卸载驱动程序,cuda里面已经自带了图形驱动程序。
安装已经下载过的cuda_10.0.130_411.31_win10.exe,建议默认路径安装。
→自定义安装→选择所有组件,等待安装结束。
安装结束可以查看安装路径为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
解压cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.x.x文件。
找到解压的文件夹,→cuda→ bin →cudnn64_7.dll,复制粘贴cudnn64_7.dll,
放到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
找到解压的文件夹,cuda → include → cudnn ,复制cudnn文件
放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
找到解压的文件夹,cuda → lib → x64→,复制 cudnn.ib文件
放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
至此,cuda和cudnn安装结束。
3.5.配置系统变量
找到以下
添加系统变量。
由于是默认安装路径,可以直接参考以下路径,直接复制添加:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
至此,tensorflow-gpu 1.14搭建完成,可以试着在Anaconda Prompt 尝试能否导入tensorflow:
(base) C:\Users\yuank>activate tfgpu
(tfgpu) C:\Users\yuank>python
Python 3.7.11 (default, Jul 27 2021, 09:42:29) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.test.gpu_device_name()
2021-08-22 12:17:27.188405: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2021-08-22 12:17:27.192547: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
2021-08-22 12:17:27.223703: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1640] Found device 0 with properties:
name: GeForce RTX 2080 Ti major: 7 minor: 5 memoryClockRate(GHz): 1.545
pciBusID: 0000:01:00.0
2021-08-22 12:17:27.227183: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dlopen_checker_stub.cc:25] GPU libraries are statically linked, skip dlopen check.
2021-08-22 12:17:27.229218: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1763] Adding visible gpu devices: 0
2021-08-22 12:17:27.682928: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1181] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2021-08-22 12:17:27.685655: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1187] 0
2021-08-22 12:17:27.687175: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1200] 0: N
2021-08-22 12:17:27.689028: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1326] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 8693 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce RTX 2080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5)
至此,成功。
下面可以安装IDE软件:pycharm
3.6.安装pycharm
路径可以自己选择,此次安装选择了添加路径,bin勾选。
安装之后选择编译器
File→Settings-Projecect-Python Interpreter
点击OK之后出现以下页面:
点击Apply应用,然后点击OK即可完成。
至此,全部搭建完毕。