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  • Windows下搭建TensorFlow的GPU版本

    1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本)

    2.使用下面的地址下载tensorflowGPU版本

      http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

    3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本

    4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图)

      安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功!

     

    5.下载与cuda相匹配的cudnn,解压后(如下图)在环境变量的Path添加解压后的cudnnbin目录位置变量

    6.验证

      到这里基本已经完成tensorflow的安装配置了,如果想验证一下cudnn是否安装成功,可以建立一个VS的控制台项目,配置平台为x64release版本(不是debug),然后在项目属性->VC++目录->包目录加:D:cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1cudaincludecudnninclude目录),库目录加:D:cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1cudalibx64cudnnlib目录,链接器->附加依赖项添加:cudnn.lib。添加如下代码:

    效果输出如果是:CUDNN_STATUS_SUCCESS表明CUDNN安装成功!

    7.测试

      测试一个tensorflow版本的mnist程序,在cmd命令里运行,有输出结果如下:

    表明GPU版本的tensorflow安装成功!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10832129.html
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