• win10安装Tensorflow1.9GPU版本


    前言

    看到DateWhale出了一篇安装教程(微信公众号DateWhale),决定体验一下Tensorflow1.9的GPU版本。。其实一开始装的是2.0,但是tf.Session()就报错了,说是2.0不能这么用,

    于是有点怂,还是装回1.X版本先玩玩吧,至少教程多啊。。

    正文

    总共所需环境为

    Anaconda3.X,

    CUDA9.0以上,以及

    cuDNN7.5以上的配置,

    一、

    首先Anaconda是已经有3.6的版本了,

    二、

    然后在自己机子上看了一下环境变量,原来很久以前我就装了CUDA的9.0版本,挺爽。。

    测试一下CUDA是安装成功的,CMD打开命令行窗口,敲:

    nvcc -V

    #

    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
    Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
    Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

    出现了CUDA的版本信息,我这里是9.0,那么就表示CUDA安装成功了。然后在CUDA的安装文件夹里C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0

    在bin和include文件夹里找了一圈都没找到cuDNN这个库,说明我应该重新下载。。

    三、

    于是,在这个网站里下载和CUDA对应版本的cuDNN——https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    可以看到我应该是需要下载7.6.1版本的,于是下载。。

     下载完之后需要把该文件拷贝到CUDA文件夹下,具体如下

     

     环境变量配置

    首先是在用户的环境变量里,把CUPTA和cudnn的路径都添加进来

    然后是在系统的环境变量里配置

     安装

    pip install tensorflow-gpu==1.9

    测试

    1、

    >>> import tensorflow as tf
    >>> tf.test.is_gpu_available()

    假如显示True,则说明GPU版本安装成功;

    2、

    import numpy
    import tensorflow as tf
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    print(sess.run(c))

    #

    MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
    2019-06-27 21:36:15.732130: I T:srcgithub ensorflow ensorflowcorecommon_runtimeplacer.cc:886] MatMul: (MatMul)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
    Const: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
    2019-06-27 21:36:15.739942: I T:srcgithub ensorflow ensorflowcorecommon_runtimeplacer.cc:886] Const: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
    a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
    2019-06-27 21:36:15.750423: I T:srcgithub ensorflow ensorflowcorecommon_runtimeplacer.cc:886] a: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
    b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
    2019-06-27 21:36:15.763625: I T:srcgithub ensorflow ensorflowcorecommon_runtimeplacer.cc:886] b: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
    [[22. 28.]
    [49. 64.]]

    说明tensorflow调用GPU工作

    人生苦短,何不用python
  • 相关阅读:
    PHP与WCF第一次亲密接触
    PHP操作MongoDB
    如何用SVN进行个人版本管理
    【Android】还原“微信”apk中的“发现”和“我”两个模块
    使php支持mbstring库
    mysql 与 mysqli的区别
    nginx 配置正向 HTTP 代理服务器[转]
    正向代理与反向代理的区别【Nginx读书笔记】
    为什么要使用Nginx?
    【转】关于HTTP中文翻译的讨论
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yqpy/p/11099236.html
Copyright © 2020-2023  润新知