faceswap安装,配置,使用记录(RTX2060s+CUDA10.1+cudnn7.6.2+Anaconda3.5.2+tensorflow-gpu)(一)

时间:2024-03-10 08:18:30

声明和提示:

      因为每个人的电脑软硬件环境配置均不同,所以所面临的问题往往也不同,我也是安装了一些时间,各种配置,重装,因此在尽可能保证通用性的情况下,在此记录下来,减少大家走弯路的过程。尤其是一些细节的地方,往往容易出错,也很难找出错误所在,这点大家要注意一下。并且网上给的方案要么已经过时,要么没有系统性,因此写下本人所有软件硬件的全套方案。

 

第一步、环境准备,各种文件的安装下载

(1)硬件驱动相关的准备

首先参照这张表:(英伟达官方配置参照:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)

 

 

建议去英伟达官方下载最新驱动:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

根据你的显卡进行选择,然后搜索下载(可能这里会比较慢,建议用迅雷,速度非常快)

 

 

全部默认安装下载即可。这里不需要进行什么额外配置

(2)安装cuda和cudnn,这两个也建议安装最新版本的

(也建议用迅雷下载,不少人表示cuda10比cuda9要快,而且本人用的均是最新版都没问题,所以大家放心用吧)

    ps:cuda不需要注册,但是cudnn需要注册,自行注册下载即可

这里是cuda10.1下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

 

 ps:画红框的地方注意一下,建议下载本地安装版的,联网安装的非常慢。

如果需要其他版本的cuda,官方链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

 点击对应所需的cuda版本即可。

下载完成后,之间点击安装,所有选项默认即可。

接下来是cudnn的下载,这里需要注册,大家自行注册,然后下载(依旧用迅雷)。

下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

 

 

 

 下载版本对照,官方对照地址:(https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

(ps:谷歌官方没有及时更新,导致cuda10没有出现在其中,可以直接忽略,参照上面图片中nvidia官方提供对照即可)

 下载完成后,解压,然后里面有三个文件夹和一个说明的txt文档

 

将cudnn解压bin文件夹中的cudnn64_7.dll文件复制到cuda默认安装目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1(这里根据cuda版本修改)\bin

(同上)将cudnn解压include文件夹中的cudnn.h文件复制到:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1(这里根据cuda版本修改)\include

(同上)将cudnn解压lib文件夹中的x64文件夹的cudnn.lib复制到:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1(这里根据cuda版本修改)\lib\x64

基本上硬件驱动及相关环境配置基本完成,可以进行以下测试,用nvcc -V监测cuda是否安装成功,cudnn因为暂时没有用到,所以无法测试,后期修改cudnn比较简单,无需担心

(2)安装anaconda,这里建议安装anaconda3.5.2版本,最新版本是3.5.3

ps:之所以这么建议,主要是博主本人遇到过两个问题,一个是3.5.3默认是python3.7(目前很多都只支持到python3.6),虽然可以退回python3.6,但是依旧麻烦不已,很费时间,第二个是动态链接库缺失的问题,这个问题至今没有搞明白,因为通过直接安装3.5.2版本没有出现后就没有深究了,主要怀疑是环境变量那里出现了问题。

这里下载推荐使用清华镜像下载源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

 

 然后是安装的过程,直接一路next就行,其中也可以进行一些选择,但是本着‘傻瓜式’安装的原则,建议直接全部下一步进行安装。

 安装完成之后,就是配环境变量了。

 

至于如何详细使用anaconda,请参照这个博主:https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148(虽然有些杂乱,但还是可以参考)