tensorflow-gpu2.3版本安装步骤
作者:t--$$%?-/#* 发布时间:2022-11-25 09:35:40
一、硬件要求
首先,TensorFlow-gpu不同于CPU版本的地方在于,GPU版本必须有GPU硬件的支撑。TensorFlow对NVIDIA显卡的支持较为完备。
对于NVIDIA显卡,要求对于其算力不低于3.5。算力参考:
http://developer.nvidia.com/cuda-gpus
驱动版本注意:NVIDIA驱动程序需要418.x或者更高的版本。可以在命令行中输入
nvidia-smi
命令查看驱动版本。
我们可以看到我们的驱动程序满足上述条件。于是我们可以开始正式安装tensorflow-gpu了。
TensorFlow-gpu版本有两个重要的依赖库,分别是CUDA和cudnn。下面我首先来介绍CUDA的安装方法。
对于tensorflow-gpu2.3.0版本来说,对于CUDA的版本需要是10.1,cudnn版本号需要不小于7.6
二、 CUDA和cudnn的安装
1、查看本机的CUDA驱动适配版本
桌面右键打开英伟达控制面板,点击帮助->系统信息->组件
可以看到本机支持的是CUDA 10.2 版本,表示是不支持更高版本的。如果你升级了驱动,可能会支持更高版本,也可能不会提升。
所以就必须安装 10.2 及以下的版本,即我们可以正常安装CUDA10.1版本。
2、下载CUDA和cuDNN
CUDA10.1下载页面:
https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base
cuDNN下载页面:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
记得一定要下载与你所下载的CUDA版本相匹配的版本,这里我下载的是
3、安装CUDA和cudnn
找到你下载的CUDA,无脑点击下一步安装就行了。当然如果你想自定义的话要记住你选择的安装路径。本人推荐使用默认的安装地址。
CUDA安装完成后,打开命令行窗口,执行nvcc -V ,成功的话会返回cuda版本号。
解压cuDNN压缩包,可以看到bin、include、lib目录
打开 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA,这个是你CUDA安装的默认地址,如果自定义了安装路径,请打开你自定义的路径。
找到你安装的版本目录,打开,找到bin、include、lib目录,将cuDNN压缩包内对应的文件复制到bin、include、lib目录。
注意:是复制文件到bin、include、lib目录,不是复制目录。
4、添加环境变量
你需要在系统环境变量的Path项下添加几个路径
点击:新建
复制粘贴下列两个路径即可
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp
最后点击确定即可
注意:选择你安装的路径,我使用的是默认的安装路径,所以是上面两个路径,如果是自定义的路径,请填写自己选择的路径。
5、检查安装结果
打开命令行窗口,在命令行窗口输入以下命令
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite
//然后输入下一行命令
.\bandwidthTest.exe
若出现以下信息,说明CUDA已经cuDNN安装成功
三、TensorFlow-gpu 2.3.0版本的安装
打开以管理员身份命令行窗口,执行以下命令
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ tensorflow-gpu==2.3.0//使用豆瓣源来安装
注意:一定要以管理员身份打开命令行窗口,否则会出现拒绝访问的错误!!!
等待安装完成后,输入pip list查看自己安装的tensorflow版本。
最后,编辑代码
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
若输出true则表示,安装成功。
四、写在最后
在文中,本人并未重新创建一个环境安装tensorflow2.3.0,由于tensorflow1.x版本与2.x版本差距较大,网上代码使用的版本有时是1.x有时是2.x,所以本人建议,大家再创建一个环境,参照以上步骤安装一下tensorflow1.x的版本。以备不时之需。
来源:https://blog.csdn.net/hfjsmf/article/details/115674962
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