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  • Window安装TensorFlow- GPU环境

    【简述】

      关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章我想网站已经有非常多了,但是为什么还要写这篇文章呢,就是被网上的文章给坑了。由于pip install tensorflow-gpu的时候会默认安装tensorflow的最新版本(目前为1.8)。但是网上的教程估计都是小与1.7的版本,因此所有文章都写着必须安装DUDA8.0,导致小编安装TensorFlow- GPU入了很多坑,最后还是通过看错误信息,才顺利安装上的,因此分享这篇文章,避免小伙伴们入CUDA8.0的坑。

    【所需环境】

    • Anaconda3(64bit)
    • CUDA-9.0
    • CuDNN-7.0
    • Python-3.5
    • TensorFlow-gpu1.7版本以上

    【Python安装】

      1、下载Python3.5

      2、安装Python3.5(直接安装即可,路径可以改成自己设定的路径)。

      3、安装完成后进入cmd命令行输入python,查看是否安装成功。

    【安装Anaconda3(64bit)】

      1、下载Anaconda3(64bit)

      2、安装软件(直接安装即可,不做详细解释)。

    【安装CUDA和CuDNN】

      1、下载CUDACuDNN

      2、下载CUDNN时需要注册并填写相关资料;

      3、安装CUDA前,先升级显卡驱动,要不然后面运行程序是报错(注意!!!);

      4、安装CUDA,选择自定义安装,并只选择CUDA其他组件不安装;

      5、安装好CUDA后,解压cuDNN,压缩包里面有三个文件夹,把这三个文件夹复制到你cuda的安装目录下,我的地址是C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0

           6、安装好后,在系统环境PATH中添加cuda安装路径:C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0in

     

     

    【安装Tensorflow-GPU】

      1、进入cmd,输入pip install tensorflow-gpu==1.8.0;

      2、如果提示需要升级pip,则按照提示命令自行升级;

    【测试】

      最后,我们进入jupyter notebook(Anaconda自带的Python IDE,自我感觉挺好用的)输入一段官方文档录入的代码测试一下:

    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))
    View Code

      如果不报错,并输出成功,则证明安装成功。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/raorao1994/p/8857229.html
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