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Tensorflow-gpu安装记录
- 安装配置
- 查看当前显卡信息
- 安装Visual Studio2017
- 配置Python环境
-
- 安装Python
- 安装virtualenv库
- 创建虚拟环境
- 激活虚拟环境
- 安装Tensorflow-gpu库
- 安装CUDA
- 配置cuDNN
- 各种测试
-
- 测试CUDA和cuDNN是否匹配
- 测试CUDA是否可用
- 测试GPU是否可用
- 测试Tensorflow-gpu是否可用
-
- 出现DLL load failed: 找不到指定的模块的解决方案
- 运行一段程序查看是否真正使用了GPU
安装配置
- 系统：Windows10
- 显卡：QTX1080Ti
- ViisualStudio：2017
- Python：3.7.3
- CUDA：10.0
- cuDNN：7.6.0
- Tensorflow-gpu：1.13.1
查看当前显卡信息
- 在桌面空白处单击右键进入NVIDIA控制面板
- 单击界面左下角的系统信息
- 可在显示和组件两个选项卡中查看显卡信息
- GPU，CUDA，cuDNN的理解
- 驱动与CUDA的关系
我的显卡驱动版本是411.31，所以我装的是CUDA10.0
- CUDA支持的GPU
页面上给出了支持CUDA的GPU型号和对应的算力
CUDA支持GTX1080Ti，且这款GPU的算力为6.1
安装Visual Studio2017
- 安装CUDA需要提前安装好Visual Studio，进入官网下载VS2017，社区版是免费的
- 勾选通用Windows平台开发、使用C++的桌面开发、Python开发、Visual Studio 扩展开发
配置Python环境
安装Python
进入Python官网下载Python3.7.3，安装过程中记得勾选加入环境变量那一项，这样就不用手动添加了
也可直接下载Anaconda搭载Python3.7版本的软件，下载地址：这里
安装virtualenv库
win+R 输入cmd进入命令行，在命令行输入
pip install virtualenv
创建虚拟环境
cd 进入希望存放虚拟环境的地址，这里方便演示，直接在F盘下创建了一个虚拟环境
virtualenv test_env
test_env可替换为你自己取的虚拟环境的名字
创建完成后可以看到创建的虚拟环境文件夹
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- 显卡：QTX1080Ti
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- Python：3.7.3
- CUDA：10.0
- cuDNN：7.6.0
- Tensorflow-gpu：1.13.1
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- 驱动与CUDA的关系
我的显卡驱动版本是411.31，所以我装的是CUDA10.0
- CUDA支持的GPU
页面上给出了支持CUDA的GPU型号和对应的算力
CUDA支持GTX1080Ti，且这款GPU的算力为6.1
安装Visual Studio2017
- 安装CUDA需要提前安装好Visual Studio，进入官网下载VS2017，社区版是免费的
- 勾选通用Windows平台开发、使用C++的桌面开发、Python开发、Visual Studio 扩展开发
配置Python环境
安装Python
进入Python官网下载Python3.7.3，安装过程中记得勾选加入环境变量那一项，这样就不用手动添加了
也可直接下载Anaconda搭载Python3.7版本的软件，下载地址：这里
安装virtualenv库
win+R 输入cmd进入命令行，在命令行输入
pip install virtualenv
创建虚拟环境
cd 进入希望存放虚拟环境的地址，这里方便演示，直接在F盘下创建了一个虚拟环境
virtualenv test_env
test_env可替换为你自己取的虚拟环境的名字
创建完成后可以看到创建的虚拟环境文件夹
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本文标签： 步骤TITensorFlow
版权声明：本文标题：Win10+1080Ti+VS2017+Python3.7.3+CUDA10.0+cuDNN7.6.0+Tensorflow-gpu1.13.1安装步骤 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://it.en369.cn/jiaocheng/1729150004a942703.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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