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TensorFlow 安装GPU版本

TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。

1. 确认你的显卡支持 CUDA

打开网址找到对应的显卡:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

确认显卡是否支持

我这里是 GXT 1060

2.下载并安装 Visual Studio ,因为CUDA需要Visual Studio的支持。

下载地址:https://www.visualstudio.com/zh-hans/

image.png

安装选项:

image.png

3. 下载安装 CUDA Toolkit 9.0

官网网址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg

下载:

image.png

安装:

image.png

4. 下载 cuDNN,并解压到目录,把对应的目录地址添加到path环境变量

https://developer.nvidia.com/cudnn

image.png

下载 cuDNN必须需要一个账号,如果没有,注册一个新的账号,登录后才能下载。

下载:

image.png

解压

image.png

添加到环境变量

添加到环境变量

5. 安装 Anaconda,因为这个集成了很多科学计算所必需的库,能够避免很多依赖问题

image.png

把 Anaconda安装目录 添加到环境变量

image.png

6. 使用 pip 安装 tensorflow GPU版本

管理员身份打开cmd

image.png

输入:

pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple:使用清华的镜像,飞一般的速度。

7. 测试程序:

importtensorflowastfa = tf.random_normal((100,100))b = tf.random_normal((100,500))c = tf.matmul(a, b)#矩阵相乘sess = tf.InteractiveSession()sess.run(c)

执行结果

出现以上结果,说明安装成功了。

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