windows系统tensorflow2.0GPU版本的安装与环境配置
内容导读
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很多初学深度学习的同学对于python,Anaconda,tensorflow,pycharm的关系很模糊。Anaconda是一个可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。
在Anaconda里,可以安装tensorflow并配置虚拟环境,这样在pycharm/jupyter里编写python代码时,只要建立基于tensorflow虚拟环境的python项目,就可以调用tensorflow的深度学习框架。
因此,我们使用Anaconda来安装tensorflow2.0,Anaconda的安装教程可以自行百度。下面介绍如何安装tensorflow2.0。
创建虚拟环境
(1)创建
conda create -n tensorfolw2.0 python=3.7
(2)查看是否创建成功
conda info --envs
conda enviroments中包含
CUDA的安装
CUDA是Nvidia推出的只能用于NvidiaGPU的并行计算框架,只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的。
(1)查看自己电脑的显卡驱动:根据官方文档,tensorflow2.0对应的cuda版本是10.0,因此对驱动版本的要求是:windows(>=411.31),Linux(>=410.48)满足条件才能继续安装。
(2)下载Cuda10.0版
下载地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
因为我没有安装VS,因此第一次采取默认安装方式进行CUDA的安装是失败的。第二次我采取自定义的安装方式,先不勾选visual studio integration安装一次,然后再只勾选visual studio integration安装一次。
Cudnn的安装
下载地址:
https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey
需要注册账号才能下载,选择CUDA10.0对应的版本:
下载后解压缩,将cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.3文件夹下的bin,include,lib下的文件分别对应复制到C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0路径下的bin,include和lib下的文件夹下。
tensorflow-GPU的安装
在Anaconda的命令行窗口:
进入虚拟环境:conda activate tensorflow2.0
安装:pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
安装成功后,可以看到Anaconda的环境中出现了tensorflow2.0
在pycharm里测试tensorflow是否安装成功
打开pycharm并新建一个项目:更改解释器为基于tensorflow2.0虚拟环境的python3.7
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的windows系统tensorflow2.0GPU版本的安装与环境配置全部内容,希望文章能够帮你解决windows系统tensorflow2.0GPU版本的安装与环境配置所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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