【更新时间2019.5.14】Win10 +VS2017+ python3.68 + CUDA10 + cuDNNv7.41 + tensorflow-gpu 1.31 最新版
Win10 +VS2017+ python3.68 + CUDA10 + cuDNNv7.41 + tensorflow-gpu 1.31 最新版
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CUDA安装
根据官网描述在下载CUDA之前请确保:
GPU型号兼容
支持的Windows版本
支持的Microsoft Visual Studio版本
cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
CUDA安装路径:“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10”
或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10 后面下载的cudnn要放在CUDA安装路径中。
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cuDNN下载
cuDNN只是cuda的一个补丁。需要注册一个官网帐号, 下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.4.1.5/prod/10.0_20181108/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5.zip
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.3.1/prod/10.0_2018927/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20
解压缩下载的CuDnn文件,得到3个文件夹:bin, include, lib。
将这个三个文件夹复制到“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10” (CUDA安装路径)
或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10
之后确认环境变量:
确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10已经存在。如果没有。
手动添加 “D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin”到Path里面。
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如何验证是否正确安装了CUDA
在运行里面输入“cmd” 然后用命令“nvcc -V”进行测试 必须用大写的V,否则出错
即如下的代码
nvcc -V
运行的结果如下
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pip安装Tensorflow-gpu
注意:
目前tensorflow1.13已经支持cuda10.0,【需要其他版本的,请在大神编译的各种版本的tensorflow安装包地址:https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 根据说明找到资源路径:[1.11-1.12 必须安装cuda10]】
【尽量不要用清华源】
pip install tensorflow-gpu
【需要翻~~~墙,否则 installed tensorboard-1.13.1无法安装,导致安装失败】
最后pip list查看:
运行测试
最后输入python
输入import tensorflow as tf 查看:
完工~~体验gpu的运算速度吧
Win10 +VS2017+ python3.67 + CUDA10 + cuDNNv7.3.1 + tensorflow-gpu 1.13.1 最新版
还有问题的,可以加群264191384 注明(tensorflow)
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