Windows 10
tensorflow-gpu 1.13.1
python 3.7
CUDNN 7.5
GTX 1660 显卡
上面列举本教程所涉及到的软硬件版本。我个人推荐小白按照我这一套安装,因为自己跑通了,实践效果确实可行。这套配置里显卡的版本要求尽量在我之上,当然如果差距过大,对应软件版本可能也得更新。
2.安装cuDNNcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库,说到这里你应该就明白了,为什么显卡本生自带CUDA而没有cuDNN。废话少说,直接上链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1flPrEiNDZqYp5ztKEPTsIA 提取码:9f5mcuDNN并非独立软件,解压文件的安放位置和环境变量设置需要格外注意,建议参考该经验:
3.Anaconda安装Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。说的通俗一点就是一个大点的库。Anaconda直接在官网上下载最新版本,一路向下安装就可以了。我的链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1VyY-eazvHrA2kk8gUbRjZw 提取码:8416
4.1 tensorflow-gpu安装划重点!!!tensorflow的安装不胜枚举,有好多同学习惯于conda自带的图形用户界面,在里边安装tensorflow-gpu版本。下面先介绍一下这种方法,之后再介绍一种利用命令行安装的方式,本人提倡第二种。
4.2 首先打开Anaconda文件夹下的Anaconda Navigator。打开这个文件比较慢,小伙伴们不要着急。
4.3 按照图示步骤依次选择。可能你点击Apply后会出现一个列表,上面显示此次安装的全部包,点击同意就行。安装过程比较快,也遇到过安装的比较慢的情况,可能和网速有关,耐心等待就行。
4.4 安装完成后,可以在Anaconda Prompt命令行中输入“conda install tensorflow-gpu”查看是否安装成功。安装成功会显示你的tensorflow版本号。
4.5 本人不建议在conda下安装,虽然方便,但是不可控。下面介绍通过pip安装工具,安装指定版本的tensorflow方法。
同样打开Anaconda Prompt命令行窗口。首先输入“conda install pip”安装pip,这里可能提示你pip已经安装,如果没提示,走下去就行。
pip安装成功后,使用pip 安装指定版本的tensorflow, 输入“pip install tensorflow-gpu==1.13.1”,一路走下去就行。这里简单介绍一下pip ,它是一个第三方的一个python包管理工具,以后遇到程序提示缺少某个模块,都建议用pip进行安装。安装完成后可以用上面的方法测试一下,自己是否安装成功。
到此,tensorflow-gpu版的安装就结束了。如果这篇经验有帮到你,麻烦您拨冗点个赞,投个票最好不过了。撰写不易,忘君体谅。
网上现有的安装版本都比较陈旧,这里提到的这一套基本全都是最新版本,符合正在学习深度学习的童鞋跑一些Demo的实验需求。安装过程中遇到的困难欢迎交流。