暑假买了游戏本,而最近又不想给G胖送钱。反正显卡闲着也是闲着,抱着不折腾会死的心态,我毅然决然的走上了机器学习的不归路。
机器学习的框架有很多,诸如Caffe、CNTK 2、TensorFlow、Theano、Keras……
作为Google的死忠,我当然是选择了Tensorflow啦!
好了,废话少说,接下来就为大家讲解如何在Windows上搭建Tensorflow-gpu环境。
首先,我们打开tensorflow的官方文档:
https://www.tensorflow.org/install/install_windows?hl=zh-cn
???(明明是zh-cn怎么还是英文,不管了,硬着头皮看)
嗯嗯,文档上说,TensorFlow with GPU support必须是英伟达的显卡才能使用,所以用AMD的小伙伴还是直接选择走CPU吧,虽然运行速度会慢一点(嗯,我也不知道这个一点是多久)
我们接着看文档:
得知,我们需要准备这3样东西:
1. CUDA 8.0
2. cuDNN v6.0
3. 一张具有CUDA Compute Capability 3.0或更高版本的显卡(基本都能)
我们先来试一试能不能直接像linux上一样一键装好
(当然是不能的)
以管理员模式打开终端,输入pip install tensorflow-gpu
如果你安装了anaconda可以conda install tensorflow-gpu
当你看到了安装成功的提示,为自己鼓个掌:哇我好棒,我也会用命令行安装东西了!
接下来我们敲python,出现>>>时输入(提示‘pyhton’不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件的同学可以自己百度一下怎么添加环境变量)。
>>>import
tensorflowastf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>>print(sess.run(hello))
回车,这时你一定会看到一堆报错提示缺少依赖。
好了,接下来我们准备安装CUDA
这也是我们配环境时遇到的第一个坑。文档上要求我们安装CUDA8.0,然而实际上,当我装好tensoflow时,却报错要求我使用9.0(学长说他的8.0能用,我的却用不了,这是个玄学问题)。并且,安装CUDA时会默认安装显卡驱动,如果你发现你电脑安装了一半突然黑屏,等个十几分钟还没反应,不要慌张,长按电源键强行关机重启。
这是CUDA9.0的下载地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
我们按如下选择(version是你的windows版本):
如果你跟我一样遇到了玄学问题,按照报错的提示下载对应版本的CUDA即可。
下载完毕后打开
记住这个路径,把它复制下来,我们后面要用。
点击ok,下一步完成安装即可。
接着我们来下载cuDNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
会要求我们进行注册
简单的注册后我们点击同意即可
会看到下面这个列表
这里又会遇到第二个坑,官方要求我们使用cuDNNv6,然而等我装好后,报错信息提醒我缺少cudnn64_7.dll。
这里,如果你是CUDA9.0就选择第二个,如果是8.0就选第三个。
下载完毕解压后,还记得我们前面安装cuda的路径吗?把解压得到文件夹合并到我们记下的那个目录。
(什么?你告诉我你不会合并?那你就按文件夹名把里面的内容一个个复制过去)
折腾了这么久,终于要搞定了。
打开你的pycharm,新建脚本:
import
tensorflowastf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
看到Hello TensorFlow出现时,恭喜你,你已经完成了环境的配置。接下来就尽情的探索吧!机器学习的框架有很多,大家可以自由尝试。
推荐几个好玩的深度学习的项目:
https://www.tensorflow.org/get_started/premade_estimators?hl=zh-cn
Tensorflow的官方新手教程(依然是英文)
https://github.com/cysmith/neural-style-tf
把一张图片的风格迁移到另一张图片上
https://github.com/mozilla/DeepSpeech
将语音转化为文本(还是只限英文)
https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf
文本分类器(做聊天机器人的可以试试这个)
https://github.com/akshaypai/tfClassifier
图像分类,物体识别(再也不怕12306的坑爹验证码啦)
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货