安装TensorFlow-gpu的注意点
直接pip install tensorflow,安装到的是tensorflow-gpu 1.14.0,对应的CUDA版本是10.0,我为啥知道?本以为对应的是最新的CUDA10.1结果安好就悲剧了,还好软件提示:无法找到cudart64_100,请下载CUDA10.0,不过后面给的连接比较坑爹,给的是cuda9.0的,老实的我又中招了,下载了cuda9.0还是用不了。。。后来在下面找到了10.0。
GPU版本的对应关系:
补充较新的一组关系:
tensorflow-gpu 1.14.0 python3.5-3.7 ....... ......... 7.6.1 10.0
总结一下在已经安装好的win10下pycharm+python3.7下安装tensorflow的经历:
1、卸载CPU版本的tensorflow,途中遇到了无法卸载tensorboard和wrapt的情况,复制一下错误的提示,百度一下就解决了。
2、在CMD里面 pip install tensorflow-gpu还是比较顺利的安装好的
3、到pycharm里面settings->projectxxx里面看tensorflow-gpu的版本号。
4、随便写一个.py程序,import tensorflow as tf包含一下,然后下面会提示找不到cudart64_100,后面会给出提示和链接,进去下载对应版本的CUDA就可以,这里附上地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
5、下载cuDNN库,这个也得对应版本。下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn。解压后将
这三个复制合并到cuda目录下,win10默认路径为:
然后就可以用啦!
第一次使用会给出一堆提示信息,稍等一下就出结果。
019-06-29 20:04:09.909672: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1326] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1391 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce 940MX, pci bus id: 0000:02:00.0, compute capability: 5.0)
相加: 0.300000
在笔记本上学习tensorflow基础,笔记本的显卡非常垃圾,不适合深度学习,这里仅作为说明,也算是体验一下过程。
参考链接:
https://blog.csdn.net/ifisher999/article/details/81085805