• TensorFlow 安装 Win10 Python+GPU


    前叙:有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下?

     打算花几个月学机器学习,TensorFlow是很好的选择,折腾了会环境,略有心得分享下。

    •  环境:win10
    • Python:3.6.5

    • TensorFlow-GPU:1.8.0

    • CUDA:9.0 

    • cuDNN:7.1.4

    我们来用最简单的方法安装,首先

    Python:

    虽然官网3.7已经出来了,但是Beta版,保险起见用正式版 3.6.5。

    你看着文章时也许已经不是3.6.5了,所以链接下可以选最新版本的。我下载的是64位可执行安装包。

    https://www.python.org/downloads/windows/

    下载完安装只有一个注意事项,勾选Add Python 3.6 to PATH 

    TensorFlow:

    顺利安装完Python后就可以用pip装TensorFlow。

    因为pip旧版不能装TensorFlow,所以先要pip直接升到最新版。

    以管理员身份运行命令行执行:

    python -m pip install -U pip

     升级了pip就可以装TensorFlow(GPU版)了

    以管理员身份运行命令行执行:

    pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

    部分警告可以忽略。

    装完我们运行试试看,开始菜单找到Python 3.6打开并运行:

    import tensorflow as tf

     

    提示找不到模块,下面解释说没有C++2015的DLL,

    其实这个是没有装CUDA,CUDA安装会附带的。

    说起了这个CUDA是NVIDIA 的,那AMD的显卡不很尴尬了。

    CUDA:

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    当前最新版的是9.2,我们来装个9.2误,请看下面再操作

     

    下载选离线的1.5G的。这下载的链接有毒,迅雷下载到98%点几就下载不了了,会员离线也下载不了,还好百度云离线下载可以。右键下载链接选复制用百度云离线下载

    警告:关掉360

    然后安装就下一步下一步

      

    安装完Python再运行一下 import tensorflow as tf (之前报错的话要关掉重新打开)

    还是一样的错误...好吧,看来CUDA没有自带2015的运行库,只有2013的,按照报错给的链接下载C++2015: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

     安装完后再运行,终于不一样了。不过这..提示CUDA版本要9.0....

    9.0链接在这,都给你们选好了:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

     好的,装CUDA 9.0的

      cuDNN:

    安装完cuda再运行看

     import tensorflow as tf

     https://developer.nvidia.com/cudnn

    这回报错提示cuDNN没装了,根据链接里的下载地址要登录,选对应CUDA9.0的

    下载后解压到任意目录,我是放在D盘的,然后将目录添加到PATH系统环境变量里。

     

    python里再运行

    import tensorflow as tf

     Good,没报错了。

    运行矩阵

    显示有 CPU 提示,显卡型号。

    所需安装包:

     

    嗯,连七八糟写的。

    其实主要分享如何解决问题,不能一味的百度,就算有教程也不一定对的,因为版本是时刻在变的。

    还是要仔细看错误详细才对,附上参考链接:【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow - 官方原生支持

    后话:

    如果一开始定位报错的py文件,就可以知道所有会导致运行失败的异常。

     Platform-specific code for checking the integrity of the TensorFlow build.

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