windows下tensorflow安装(包含cuda cudnn)
来源:互联网 发布:950x120淘宝店招图 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 17:55
Tensorflow安装
CPU版:如果你的电脑没有NVIDIA的显卡的话,你就必须选择安装这个版本,不过这个版本的安装要比GPU版的简单,官方也推荐先用CPU版的来体验。
GPU版:TensorFlow在GPU上运行要比CPU上快很多,如果你的GPU能够达到要求就可以选择安装GPU版。
GPU版的安装要求
CUDA® Toolkit 8.0
CUDA® Toolkit 8.0的相关驱动(这个在安装程序里会带)
cuDNN v5.1
确认你GPU的CUDA的计算能力高于3.0(NVIDIA官方支持的对照表这里)
一、安装python
在windows环境下安装anaconda。因为tensorflow只支持python3.5,因此我在电脑上安装了两个anaconda:python2.7和python3.5
python2.7的安装目录:
Python3.5的安装目录:
安装完成后,使用activate激活python35
输入activate py3.5可以看到 命令行行前面有个(py3.5),这个就是当前运行环境
接着运行python可以看到python版本显示为3.5.2
如果想返回默认的python 2.7环境,先退出python然后运行deactivate py3.5
运行python,如图所示,python版本为2.7.12,命令行前面的(py3.5)也不见了,说明已经退出py3.5环境
既然可以在新建的环境下安装Python 3.5,那我在这个环境下在安装一个Anaconda3怎么样,这样同时安装了python 3.5的jupyter notebook以及Spyder,尝试了一下,果然可以!我没做这步
二、安装tensorflow
完成上面python3.5安装后就很简单了,直接pip安装就行。
先激活python3.5的环境:activate py3.5
我原来安装的是cpu版本的tensorflow,所以先卸载pip uninstall tensorflow
注:如果机子显卡较低不支持GPU加速就安装CPU版本,本文安装的是GPU版本
输入:pip install tensorflow-gpu 安装,如果提示pip版本问题,按提示更新到最新版本即可
由于第一次网络不好出现:
换网后:
最终安装成功:
三、安装cuda8.0
双击,给定解压路径:
由于我的机子以前装了cuda6.5,所以先用360将cuda6.5卸载了。
卸载完成后,重新双击setup.exe,然后跳出安装界面:
由于上一版本没有删干净,但是安装过程会自己删除
安装过程:
安装结束
开始验证
编译文件:
四、安装cuDNN5.1
官网上下载:
(1)、解压缩:会生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录;
(2)、分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5对应的include、lib、bin目录下即可。
在系统环境变量CUDA_PATH中添加两个变量:
CUDA_PATH是D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0,但是这样不能直接访问到bin和lib\x64下的程序包:
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
五、tensorflow-gpu测试
测试一:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
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