最近刚想起写自己的博客,每天遇到了问题都会阅览博客,也想把自己遇到了的一些问题写成文章给博友们参考,所以我想从最基础的配置环境开始写起,如看到问题也请多多指教 准备工作 Anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/download CUDA9.0下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN下载地址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download #cudnn下载需要登录NVIDIA账号 1.Anaconda安装首先python编译器选择用Anaconda它自身包括了conda,python等180多个科学包及其他的依赖项,也很十分的强大。双击打开下载完的Anaconda.exe文件 到安装用户选择All Users 选择安装路径 高级选项:第一个选择是添加环境变量,第二个是安装python的版本,全选安装 稍等安装完成 进入cmd输入 conda -V 出现版本号证明安装成功了!! 2.安装CUDA驱动#注意安装CUDA前要安装NVIDIA驱动这里就省去了哪一步,安装前一定看一看自己的电脑是不是带NVIDIA显卡 默认安装路径OK 同意并继续 这里安装选项推荐安装精简 等待进度条走完 下一步 到这里CUDA安装就成功了!! 在cmd下输入nvcc -V输出可以查看cuda版本 3.安装cuDNN驱动#在下载的时候选择对应安装CUDA9.0版本号 下载完是一个压缩文件然后解压复制bin、include、lib、三个文件 默认安装的CUDA路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 粘贴的时候会提示选择’替换目标中的文件’ 替换完cuDNN就安装成功了! 接下来就可以pip install tensorflow-gpu==1.12.0就可以安装了测试脚本的运行 使用你熟悉的方式运行如下python代码:
import tensorflow as tf hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!") sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
若可在控制台中看到如下输出: Hello, TensorFlow! 则Tensorflow-gpu即为安装成功。