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python+tensorflow+cuda+cudnn深度学习平台搭建

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

python+tensorflow+cuda+cudnn深度学习平台搭建

看了好多教程,走了很多坑终于装上了。前车之鉴,后事之师。

电脑配置:操作系统:win10  显卡:RTX2060

版本搭配:python3.6.5  + tensorflow1.10.0 +cuda9.0.167+ cudnn7.6.4

亲测有效,非常好用,在此感谢帮我安装软件的好朋友lcf。

下面给出安装步骤:

1、安装cuda。首先下载cuda,版本要与自己的电脑的显卡相匹配,网上有很多帖子,不在赘述,我的显卡RTX2060使用cuda9.0.167一点问题都没有。安装好之后,需要添加环境变量,貌似安装过程中自动装好了,可以再命令行界面输入:

nvcc -V

如果出现以下则表示安装正常。

C:Users18829>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

2、安装cudnn。cudnn的版本是与cudn严格匹配的,我下载的是7.6.4版本。下载好之后,解压,

里面有三个文件夹,将解压后的cuda文件夹改为cuDNN,并将之粘贴至CUDA安装路径下与bin文件夹同一级的地方。

 按照以下路径,查找“cudnn64_7.dll”文件,如果有,说明成功了(看清楚,是在刚刚粘贴过来的cuDNN下的bin文件夹,不是CUDA自己的bin文件夹)
“cuDNN”文件夹—“bin”文件夹—“cudnn64_7.dll”文件 ,这个文件很关键,是tensorflow要调用的一个库。

 打开“编辑环境变量”面板(中间过程省略,参照CUDA最后一步的CUPTI的环境配置步骤)
环境变量配置的最终效果:4条缺一不可,且挨在一起(之间的顺序没有要求)

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0bin
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0libnvvp
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0extrasCUPTIlibx64
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0cuDNNbin

 3、安装python。这个没什么好说的,参考别人的教程即可。我安装的版本是3.6.5。

安装好之后,在命令行下输入:python会出现以下说明安装成功了。

C:Users18829>python
Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

4、最后是安装tensorflow。我安装的是tensorflow1.10.0 gpu版本。

直接使用pip安装

pip install tensorflow-gpu==1.10.0

安装成功的标志:输入import tensorflow后没报错。

C:Users18829>python
Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>>

大功告成,开始你的DeepLearning 之路!

为了方便需要的小伙伴,我把安装包奉上。压缩包里有python3.6.5、cuda9.0和cudnn7.0

链接:https://pan.baidu.com/s/10vNl7zvTnMWGocigX63tGQ 
提取码:oyvf

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