Windows10下安装tensorflow-gpu(2.2

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各位好 又见面了 我是曹操 今天给大家带来一篇新的教程

希望各位细心学习 低调用网

hashcat如何安装显卡驱动

本文实现了Windows10下GPU版本的tensorflow2.2.0的安装,用到的软件主要包括:CUDA 10.2 + cuDNN + Anaconda + tensorflow-gpu 2.2.0。(注:此教程在Win7环境下也同样适用!另附报错缺少cudart64_101.dll的解决办法!)

一、下载和安装CUDA

(1)查看电脑的显卡类型和显卡驱动版本

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(2)查询CUDA版本与显卡驱动版本对照表 网址:docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-resolved-issues

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(3)(选做)根据上表,若需要更新显卡驱动,可前往NVIDIA驱动程序下载 网址:nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

(4)下载你想要的CUDA版本,我在这里选择了10.2版本 网址:developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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根据自己的电脑选择对应的版本,切记选择本地安装exe(local),点击Download进行下载。

(5)安装CUDA
1.在你想要安装的目录上创建名为CUDA-temp和CUDA的文件夹。
2.将临时解压路径设置为刚创建的CUDA-temp文件夹的路径.

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3.选择自定义安装
4.在自定义安装选项中只选择红框中的选项,其它选项不必勾选
5.将安装位置修改为CUDA文件夹中的对应位置(也可保持默认设置)
6.安装完成

(6)配置环境变量
1.按Win+R输入control进行控制面板,选择系统和安全,再选择系统,之后点击高级系统设置,点击环境变量.

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2.将下面四个路径加入到系统变量的Path中,注意要换成自己的安装路径。
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2bin
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2libx64
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2libnvvp

(7)检查CUDA是否安装成功
按Win+R输入cmd,在控制台输入nvcc -V,返回以下信息,说明CUDA安装成功

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二、下载和配置cuDNN
下载网址:developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

(1)选择对应CUDA的cnDNN的版本(这里没有对应10.2的版本,因为选择了对应10.1的版本,不影响后续安装)

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(2)下载前需要注册,注册后即可进行下载
(3)下载完成后,将cuDNN解压到CUDA同一个文件夹,方便后续操作
(4)将cnDNN三个文件夹下的文件分别复制到CUDA安装目录下的对应文件夹里即可

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三、创建Anaconda虚拟环境
打开Anaconda的控制台(Anaconda的安装和使用大家可以参考其它教程,在这里就不赘述了),创建一个新的虚拟环境。
conda create -n DL python=3.6

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四、安装tensorflow-gpu2.2.0
(1)启动刚创建的虚拟环境
(2)安装tensorflow-gpu 2.2.0(这里使用清华源)
pip install tensorflow-gpu -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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(3)添加缺少的cudart64101.dll文件
安装完成后,若直接运行,会报错缺少cudart64
101.dll。
解决方案:将缺少的cudart64_101.dll文件复制到CUDA安装的NVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2bin目录下即可。
(这个dll可以在网上找到,同样也可以私信我!)

t tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.test.gpu_device_name()

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