php网站开发过程,网站建设那里,始兴生态建设网站,关键词提取工具app文章目录 0. 前置说明1. 查看版本对应关系2. 安装 cuda3. 安装 cudnn4. 添加环境变量5. 安装 tensorflow 0. 前置说明
本机#xff08;Windows 11#xff09;已安装CUDA 11.7 使用命令查看显卡驱动#xff1a;
nvidia-smi这里显示的CUDA Version: 11.7说明支持安装11.7版本… 文章目录 0. 前置说明1. 查看版本对应关系2. 安装 cuda3. 安装 cudnn4. 添加环境变量5. 安装 tensorflow 0. 前置说明
本机Windows 11已安装CUDA 11.7 使用命令查看显卡驱动
nvidia-smi这里显示的CUDA Version: 11.7说明支持安装11.7版本及以下的CUDA如果需要安装高版本的需要先更新显卡驱动 本文介绍安装tensorflow-gpu 1.14.0的环境配置需要先安装CUDA 10.0版本以及cuDNN 7.4版本
1. 查看版本对应关系
tensorflow 版本对应关系可以查看 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hlzh-cn
本文下载tensorflow-gpu 1.14.0版本需要安装cuda 10.0版本以及cudnn 7.4版本
2. 安装 cuda
cuda下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 第一步有精简安装和自定义安装两个选项记得选自定义安装 接下来在选项中仅勾选CUDA并去掉CUDA选项下Visual Studio Integration的勾选 这一步的选项非常重要如果勾选了其他的可能导致高版本已安装的CUDA被覆盖 这里使用默认的安装位置就可以可以记一下安装位置后面需要用到
3. 安装 cudnn
cudnn下载地址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 发现对于Windows系统并没有直接显示cudnn的版本可以把鼠标放在上面在左下角会显示版本号这里选择安装适用于cuda 10.0的7.4.2.24版本应该只要是7.4版本都可以的 下载之后解压将文件夹下的桑文件夹复制到cuda10.0安装的根目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
4. 添加环境变量
可以看到系统环境变量已经自动添加了cuda 10.0 将以下四个路径添加到Path环境变量中
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp其中默认已经添加了bin和lib的路径我猜测这一步不是必须要做的hhh 打开终端验证是否安装成功输入命令
nvcc -V可以看到已经成功切换到10.0版本的CUDA了 注意如果原本已经打开了终端需要关闭重新打开
5. 安装 tensorflow
创建新的虚拟环境指定python安装版本
conda create -n tf python3.7tensorflow-gpu 1.14.0版本可以支持3.5-3.7版本的python这里安装3.7版本
安装tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu1.14.0经过漫长的等待终于安装成功
验证是否正确安装并可以使用GPU
python
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())对于第一个import语句会输出很多行warning第二个语句我第一次运行一直没有输出最后的True还是False还以为安装出错了结果第二次运行成功输出True 如果在Pycharm终端显示的cuda版本还是原来的需要重启Pycharm
配环境实在不易给自己鼓个掌加油~ 接下来还有更难的在等你
