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windows下tensorflow（gpu版）的安装(代码片段)

siwnhwxh  siwnhwxh  2023-02-15  783

关键词：

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速

0. 环境

OS：Windows 10，64 bit；
显卡：NVIDIA GeForce GTX 1050Ti，显卡查看方法：计算机【设备管理器】? 【显示适配器】
Python 的版本，注意只能为 3.5，并非越高越好；
CUDA，8.0；

keras 可以以 TensorFlow 为后端（backend）（也可以 theano 为后端），安装完成 TensorFlow 的基础上，再安装 keras 是一件水到渠成的工作。

1. 安装步骤

安装 CUDA：深度学习库如果使用CUDA进行GPU加速，可以大大缩短计算时间。（CUDA 目前只有NVIDIA 的显卡才支持）
- 检查 GPU 是否支持 CUDA；（注意笔记本和 desktop 的区别。）
  - 如果你的显卡比较新，到这里检查是否支持 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus（进入网页，点开自己的显卡所属的系列，以及型号等等）
  - 如果你的显卡很老，请到如下链接检查是否支持CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-legacy-gpus
- 将自己的显卡驱动更新到最新版本，
  - 去官网下载，或者通过 GeForce Experience 下载安装；
- CUDA 安装
  - CUDA 的下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
    - 如果需要下载 CUDA 的历史版本，请移步：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  - 测试 CUDA 的安装结果，打开windows cmd，输入 nvcc -V，查看是否识别 nvcc 命令；
- 安装 Visual Studio 2015 community
- 编译 CUDA 的示例程序
  - 在 C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0 目录下，有CUDA的示例程序。由于我安装的是VS2015，所以打开 Samples_vs2015.sln 那个解决方案文件，将解决方案配置更改为Release和x64.
  - 右键解决方案名称，编译整个解决方案，在 C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0inwin64Release 目录会生成 deviceQuery.exe 这个可执行文件。。
    - 如果提示是缺少：”d3dx9.h”、”d3dx10.h”、”d3dx11.h”头文件，则需要安装 DXSDK_Jun10.exe，下载地址：https://pan.baidu.com/share/link?shareid=197164616&uk=369246564&fid=2918892502
- 关闭 VS2015。打开一个cmd窗口，cd 到 c:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0inwin64Release目录（一定要 cd，切换到该目录下，因为此路径中间有空格，如果直接执行 deviceQuery.exe 会空格前面的 C:ProgramDataNVIDIA看做单独的命令），输入：deviceQuery.exe ，然后回车。
- 安装 TensorFlow 和 keras
  - 下载安装 anaconda，选择 anaconda 4.2.0 系列，其对应的 Python 版本为 3.5
  - 更改 pip 的下载源，对于 windows 用户而言，进入其家目录（C:Users当前用户名）新建一个 pip.ini 文本文件，内容如下：
```
[global]  
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]  
trusted-host=mirrors.aliyun.com
```
    - 1
    - 2
    - 3
    - 4
    也即讲源改为国内比如阿里云的源，以加快 pip install 第三方库的速度；
- 安装 TensorFlow 以及 keras，保持网络连接，从开始菜单中打开Anaconda Prompt，输入：
  - pip install tensorflow-gpu
  - pip install keras

2. 测试

从开始菜单中打开 Anaconda Prompt，在命令行中输入：python（ipython），再输入：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(22)
print(sess.run(a + b))

如果正确打印出结果 32，不报错，说明 tensorflow 安装成功。

再输入：

import keras

3. 使用 cuDNN 加速

cuDNN可以在前面 GPU 加速基础上大概再提升1.5倍的速度，它由nVIDIA开发。可以到nVIDIA官网上下载。下载之前需要注册，然后问一系列问题，请耐心弄完。然后就可以下载了。下载 windows 10系统下64位的，最新的支持CUDA 8.0的cuDNN-5.1，文件名是：cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip，下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
下载完成后解压缩。里面有bin、include、lib三个目录，将三个文件夹复制到安装CUDA的地方覆盖对应文件夹，默认文件夹在：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0
如何验证CuDNN是否配置成功呢？打开 Anaconda Prompt，输入python，再输入import tensorflow，不再提示没有安装cudnn，就成功了。

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文档来源转载：http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159http://blog.nitishmutha.com/tensorflow/2017/01/22/TensorFlow-with-gpu-for-windows.html安装前准备TensorFlow有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。查看详情

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