安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

时间:2022-02-01 01:48:29

我的安装版本:

  • win10 x64
  • VS2015
  • conda python 3.7
  • 显卡 GTX 940mx
  • Cuda 9.0
  • cudnn v7.3.1
  • Tensorflow-gpu 1.13.1

1.安装Anaconda

  自动安装python3.7

2.安装VS2015

  tensorflow其实是基于VC++2015开发的,所以需要安装vs2015

  下载地址   https://pan.baidu.com/s/1F7g4sn5qj82RI0syjznFMQ 密码:fe9f

  https://my.visualstudio.com/Downloads?q=visual%20studio%202015&wt.mc_id=o~msft~vscom~older-downloads

3. 安装显卡驱动

  去官网找适合自己型号即可

4. 安装CUDA

  显卡型号支持:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

  下载安装CUDA,安装好之后把CUDA安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下的bin和lib\64添加到Path环境变量中

  在命令行输入nvcc --version(或者nvcc -V,大写的V),出现此图说明成功安装了vs+cuda+cudnn

安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

  如果之前已安装高版本显卡驱动,安装CUDA时需要自定义并取消最下面的驱动安装,否则也会安装失败。

安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

5. 安装cuDNN

  下载CuDNN需要注册账号

  解压压缩包,把压缩包中bin,include,lib中的文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0目录下对应目录中

6. 拷贝dll

  把C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Tookit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64\cupti64_80.dll拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

7. 进入cmd,安装gpu版本的TensorFlow

  要注意用conda装tensorflow时候,会自动下载cuda和cudnn,如下图所示,我想要cuda9.0,却被conda自动安装了10.0;

安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

  而这里用conda自动安装的版本可能和直接在电脑上安装的cuda版本不一致,所以在安装好pip install tensorflow-gpu==1.13.1之后,要重新安装pip install cudatoolkit==9.0(不用卸载cudatoolkit,因为卸载cudatoolkit会将tensorflow-gpu等相关文件一并卸载,直接装需要的cudatoolkit版本,就会将原先的版本卸载掉,再安装新的版本),否则会报内外版本不一致的错误。

安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

安装tensorflow时,直接在命令行输入安装速度会很慢,可以尝试使用国内的镜像

可以在使用pip的时候在后面加上-i参数,指定pip源

eg: pip install *** -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

8. 测试是否安装成功 

import tensorflow as tf

x= tf.random_normal((10, 10))
y = tf.random_normal((10, 50))
z = tf.matmul(x, y)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(z) print(z)

  

安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

参考文献:

【1】【Win7 x64】+【annaconda3】+ 【python3.5.2】+【tensorflow-gpu】 [最终配置 gtx 940mx + Cuda8.0+cudnn v5.1 + tensorflow-gpu1.0.0 ]

【2】Win7 tensorflow gpu安装

【3】win10 + cuda(v9.0) 安装TensorFlow-gpu版

【4】win10安装tensorflow-gpu版安装连接(visual studio2015+cudn8.0+cudnn6+anaconda3+tensorflow-gpu)

【5】Windows下搭建TensorFlow环境(GPU版本)

【6】Python扩展包的非官方Windows二进制文件

【7】windows 10 64bit+Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0+cuDNN v6.0 GPU加速

【8】Win10下Tensorflow(GPU版)安装趟坑实录

【9】tensorflow 安装GPU版本

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