关于Tensorflow-gpu的安装

因为某些原因睡不了觉,所以就写写前段时间安装tensorflow-gpu时遇到的坑之类的。。。

最开始的时候,百度上随便找了个教程,里面大概是写CUDA10与T ensorflow-gpu的安装,然后呢,我就按照教程一步步来,最后一直无法像那个博主一样成功运行tensorflow。。。于是乎,尝试了各种歪门邪道,均以失败告终。。。最后写下正确的安装步骤。。。引以为诫。。。(懒,不想贴图,所以这个文章大概挺抽象)

我是在Windows上安装的tensorflow,在大佬的安利下,使用了anaconda。
安装anaconda步骤就不一一赘述了,大体就是官网->下载->安装一把梭。。。
当你安装好了anaconda后,运行它的命令行:

conda create -n tensorflow python=3.6

之后

activate tensorflow
conda install anaconda

这里我是建议在安装tensorflow-gpu前先进行conda install anaconda的操作,如果在安装tensorflow-gpu后才进行上面的操作,会显示numpy版本过低。

在conda安装环境的过程中,可以去安装下CUDA和CuDNN,这里有个很重要的一点,安装前,请一定要在tensorflow的官方文档里看看当前版本支持的CUDA和CuDNN版本,例如我下载的tensorflow_gpu-1.12.0,它支持的python版本是3.5和3.6,需要的编译器是MSVC 2015 update 3,构建工具是Bazel 0.15.0,适用的CUDA版本是9,CuDNN版本为7

CUDA的安装和anaconda差不多,安装好后将CuDNN的压缩文件解压后分别放入NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0内的同名文件夹内,这样,CUDA和CuDNN就算是安装完了,再之后,如果conda install anaconda安装完成了,就可以进行下一步操作:

pip install --ignore-installed --upgrade packageURL

packageURL可以是在线网址,也可以是本地文件

安装完后,测试一波

import tensorflow as tf
tf.Session()

如果打印出你的显卡信息,那大概是成功了。

后面就是另一个安利啦,用anaconda里自带的jupyter notebook再加上内网穿透,就可以出门在外,远程炼丹啦~
(熬夜写文真的不太行。。。什么时候找个时间再重新写下吧。。。)

发布者

Aslin

学习ing~

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