Win10安装CUDA+cuDNN+TensorFlow |
您所在的位置：网站首页 › cuda100对应tensorflow哪个版本 › Win10安装CUDA+cuDNN+TensorFlow |
Win10安装CUDA+cuDNN+TensorFlow
一、确定CUDA和cuDNN的版本
1. 打开NVIDIA控制面板 -> 帮助 ->系统信息 -> 组件，查看支持的CUDA版本
 笔者这张显卡最高支持CUDA 11.0
2.确认tensorflow-gpu所支持的cuda的最高版本
进入网站https://tensorflow.google.cn/install/gpu?hl=zh_cn，找到如图位置，查看支持的CUDA最高版本  目前最高支持CUDA 10.1
3.至此，综合看来我们最高只能安装CUDA 10.1的版本，但本次我们选择安装CUDA 10.0，并由此确定与之配套的cuDNN版本:
进入网站：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，找到CUDA对应的cuDNN  与CUDA 10.0配套的是cuDNN 7.6.5
4.下载所需版本的CUDA和cuDNN
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
二、安装CUDA和cuDNN
1.安装NVIDIA显卡驱动（一般电脑已经安装好了）
https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us
2.安装CUDA
 解压安装文件至临时目录
 选择自定义
 注意这里如果当前版本高于新版本，则要取消勾选，否则会安装失败
3.配置环境变量(如果已存在则不需要重复配置)
4.打开CMD，输入nvcc -V测试CUDA是否安装成功
5.安装cuDNN
解压下载的cuDNN压缩包，将其中的文件复制到CUDA文件夹中即可 
至此CUDA和cuDNN安装完毕 三、安装TensorFlow-GPU这里我们安装的是tensorflow 1.13.2 1. 安装python3.7.3，推荐使用Anaconda安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe 2.升级pip pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip --user 3.安装tensorflow-gpu 1.13.2版本 pip install --user tensorflow-gpu==1.13.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4.在python命令行下输入下面代码进行测试 import tensorflow as tf print('GPU', tf.test.is_gpu_available())输出下面结果则表示安装成功 GPU True
|
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |