1. 在win10中利用Anaconda直接安装tensorflow-gpu 不需要另行安装cuda cudnn
但是不知道电脑会自动适配所需的版本吗,不过把电脑显卡驱动更新一下,就都也可以了吧。
中间出现问题:怎么解决RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's operating environment.
conda update --force conda
不行重试,再重试
又出现问题:E:anaconda3libsite-packagesh5py\__init__.py:40: UserWarning: h5py is running against HDF5 1.10.5 when it was built against 1.10.4, this may cause problems '{0}.{1}.{2}'.format(*version.hdf5_built_version_tuple)
解决办法:
pip uninstall h5py,再 pip install h5py
最终配置好的版本如下:
tensorflow 1.14.0
CUDNN 7.6.5 (查找本地文件cudnn.h,中的
#define CUDNN_MAJOR 7 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5
表示 7.6.5)
CUDA 10.0
出现问题:
conda install tensorflow-gpu=1.14始终solving environment,换成了1.15就可以,应该是源的问题,可考虑换源
成功!
对照原来的包,然后在想要安装库文件的路径下,shift+右键打开windows Powershell,然后使用pip install
比conda要快很多,conda安装小文件好像不太好用。
2. tensorflow的版本对应的cuda,cudnn的版本
https://www.tensorflow.org/install/source#linux
3. conda 安装其他深度学习框架:
1.创建虚拟环境
conda create -n 虚拟环境名字 python=3.X
2.激活
conda activate tensorflow
3.安装
conda install tensorflow-gpu=版本号
用此方法安装过pytorch,keras,tensorflow,正在进行tensorlayer
conda install tensorflow-gpu=2.1.0(用conda尽量开全局) pip3 install tensorlayer(用pip尽量不要开全局模式)
安装tensorlayer之后还修改了:scipy变成了1.4.1(原来是1.6.2);tensorboard变成了2.1.0(原来是2.4.0)
安装pytorch
https://zhuanlan.zhihu.com/p/63764030 先恢复了一下conda的默认源。
4. conda 使用换源问题
4.1 换源问题
conda config 指令
恢复默认源:
conda config --remove-key channels
4.2 更新
conda update --all 可以更新所有的
5. pip安装
https://zhuanlan.zhihu.com/p/107847620 使用pip之前可以先换成清华大学镜像源
6. 虚拟环境
https://zhuanlan.zhihu.com/p/60647332
安装特定版本的python虚拟环境 virtualenv venv --python=python3.6
7. whl库
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
附:
1,安装visual studio 一定记得选C++,记得要VS与CUDNN版本对应,2017?2019?
https://blog.ailemon.me/2020/07/27/windows-install-cuda-and-cudnn-environment/ 按照上面的网址先安装,但最终无法出现后面的验证结果
看一下CUDA版本,可以搜索releasenotes.但两个的结果不一样,不知道听谁的。