在windows中安装tensorflow_gpu==1.15.0的流程_windows tensorflow1.15下载-程序员宅基地

技术标签： python

文章目录

版本参考
设置下载源
利用conda创建python3.5的环境
安装CUDA10
安装tensorflow_gpu1.15.0
下载Cudnn7.4
在pycharm中调用py35_tensorflow环境
更改CUDA文件夹中的文件名
安装keras2.3.1
测试
参考

版本参考

CUDA, TensorFlow, Cudnn之间是有版本的对应关系，如下:

https://www.tensorflow.org/install/source_windows
在这里插入图片描述

首先我们需要安装anaconda,这个需要读者自动解决。

设置下载源

在windows系统自己用户的目录下面新建一txt文件，更名为.condarc，写入以下信息

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后可打开Anaconda Prompt执行conda config --show命令，查看anaconda的默认下载源是否更换为清华源

利用conda创建python3.5的环境

打开Anaconda Prompt, 在终端中输入

conda create --name py35_tensorflow python=3.5

如何输入下面的代码激活环境

activate py35_tensorflow

然后退出环境

deactivate

之后可以执行conda info --envs命令，验证刚刚所创建的环境是否成功，如果罗写出了py35_tensorflow这个环境，就说明创建成功

安装CUDA10

从链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive中找到CUDA 10的版本，然后下载安装就行了
在系统变量中添加下面的路径（一般自动添加）
：在这里插入图片描述

然后在用户自定义PATH中添加

XXX\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
XXX\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
XXX\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

安装tensorflow_gpu1.15.0

更新setuptools

pip install setuptools --upgrade

进入环境

activate py35_tensorflow

在终端中输入

pip install tensorflow_gpu==1.15.0

或者

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.15.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

下载Cudnn7.4

cuDNN是一个SDK，是一个专门用于神经网络的加速包，注意，它跟我们的CUDA没有一一对应的关系，即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应，但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

上面的链接可能需要登录账号，也可以通过下面的百度云盘链接进行下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Hqzz4hdDkT8HBoTDXsJ9ag
提取码：zuo3

然后将Cudnn解压后的文件复制到CUDA的根目录中，如下图：
在这里插入图片描述

在pycharm中调用py35_tensorflow环境

在pycharm的setting->interpreter中选择py35_tensorflow中的python.exe
在这里插入图片描述

更改CUDA文件夹中的文件名

在pycharm中运行tensorflow的测试代码可能会有下面的提示：
在这里插入图片描述
这说明文件没有找到，需要在CUDA中将相应的文件名进行更改即可，如下：

安装keras2.3.1

在这里插入图片描述
通过Anaconda Prompt在py35_tensorflow中安装keras2.3.1,如下：

测试

启动Pycharm并使用py35_tensorflow的环境，运行下面的代码

import tensorflow as tf

hello=tf.constant('hello, tensorflow')
sess=tf.Session()
#测试tensorflow是否可以正常调用
print(sess.run(hello))

#测试gpu是否可以使用
print(tf.test.is_gpu_available())

import keras
#测试keras是否可以正常调用
print(keras.__version__)

参考

https://blog.csdn.net/qq_38688564/article/details/79254270?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-2&spm=1001.2101.3001.4242

https://blog.csdn.net/Cs_hnu_scw/article/details/79695347?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control

https://blog.csdn.net/qq_18055167/article/details/113788626

https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/53490674

https://blog.csdn.net/qq_38688564/article/details/79254270?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-2&spm=1001.2101.3001.4242

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_18055167/article/details/113789386

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