安装tensorflow-gpu,tensorflowgpu使用

  安装tensorflow-gpu,tensorflowgpu使用

  安装anaconda

  1.1下载并安装软件包:

  可以直接从官网下载安装包。地址:https://www.anaconda.com/products/individual)

  不过用国内镜像网站下载速度更快,版本可以自由选择。根据自己的需求选择就好。在这里,选择2020.2。

  介绍一下清华(https://mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/)的镜像网站

  1.2安装:

  下载后请一步一步安装。

  在安装对象中选择仅我。

  安装路径是免费的,但是请记住。以后再用。选择默认路径

  请注意高级选项中的第一项不勾选(将anaconda添加到路径中)。当只使用一个版本时,后面的环境变量的配置可以选择后保存,但是对于多版本共存是非常不利的。(anaconda安装程序也会提供一个提示。)

  1.3安装程序完成后,设置环境变量。

  右键点击本电脑,选择属性,然后选择高级系统设置和环境变量,进入设置画面。

  选择新的ANACONDA_HOME环境变量和路径作为ANACONDA安装路径。

  然后选择要编辑的路径。

  向Path添加三个环境变量。

  % ANACONDA _ HOME % \脚本

  %ANACONDA_HOME%

  %ANACONDA_HOME%\Library\bin

  1.4验证

  在cmd中输入conda - version将提供以下界面,指示安装成功

  创建张量流安装

  (因为我有自己的cpu版本,所以开头括号里应该是tensorflow,没装的话是base。)

  我决定由Android协议组成。(或者命令行更有味道)))))))。

  首先,anaconda的下载图片也改为国内清华图片的地址,依次输入。

  康达配置-添加频道3359 mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  配置集show _ channel _ URLs是

  (我已经布局好了,所以有Waring。一般没有提示应该是正确的)

  然后在命令行窗口输入conda create-ntensorflow _ GPU python=3.7。

  接下来,将提示您选择是否下载收集包。只需输入Y即可返回汽车。

  然后,检查安装是否成功,显示tensorflow_gpu时,进入conda info - envs,创建成功。

  安装cuda和cudnn

  cuda与cudnn的关系请访问3359 www . Jian f47f 94784。

  3.1这里列出了cuda10.0的下载位置,可以根据需要选择版本。

  359 developer.NVIDIA.com/cuda-10.0-Download-Archive? target _ OS=windows target _ arch=x86 _ 64 target _ version=10 target _ type=exe local

  之后,next安装了cuda

  安装铜dnn7.6. 5

  显示链接并下载10.0的7 . 6 . 5版本。

  下载后,在压缩包中,解压cuda文件夹,将文件夹中的三个文件夹复制到安装路径。画

  再次进入系统环境变量编辑路径,检查是否添加了以下四个路径(安装cuda时根据原理自动添加),否则添加。

   c:\ program files \ NVIDIA goproduction toolkit \ cuda \ v 10.0 \ bin

   c:\ program files \ nvidiagpucomputingtoolkit \ cuda \ v 10.0 \ libnvvp

   c:\ program files \ nvidiagpucomputingtoolkit \ cuda \ v 10.0 \ Cu dnn 765 \ bin

   c:\ program files \ nvidiagpucomputingtoolkit \ cuda \ v 10.0 \ extras \ cup ti \ lib 64

  3.3检查安装是否成功,终端输入nvcc -V V。

  所以成功了。

  安装TensorFlow的GPU版本

  4.1进入张量流_gpu环境:进入激活张量流_ GPU。

  4.2输入condainstalltensorflow——GPU会显示需要安装的软件包列表。以这种方式选择Y托架,并等待安装完成。

  (这里忘记截图了。几个问题,对吧?)

  4.3测试:打开Anaconda提示符,输入tensorflow_gpu,输入python,然后打开并导入tensorflow为TF,准确指示安装成功。

  5.实际应用

  5.1打开anaconda navigator,第一次打开会有很多提示。是的,那很好。

  5.2将开发环境从base改为tensorflow_gpu

  然后我选择我熟悉的Spyder作为开发工具,安装它。

  下面是mooc海量开放在线课程的ai代码测试。可以,但是会显示很多调试信息。

  代码OS。environ[ TF _ CPP _ min _ log _ level ]= 2 #不显示二级或更低级别的提示信息。

  控制台很安静。

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