win10系统Pycharm安装TensorFlow |
您所在的位置：网站首页 › tensorflow gpu最高版本 › win10系统Pycharm安装TensorFlow |
win10系统Pycharm安装TensorFlow
|
文章目录
前言一、前期环境检查1、版本对应2、检查自己电脑可支持的最高cuda版本
二、安装步骤1、Python环境2、TensorFlow-gpu安装3、下载cuda工具并安装4、根据cuda版本下载对应的cudnn
三、测试是否安装成功四、遇到的问题
前言
本文记录了安装TensorFlow-gpu版本的全教程。 安装TensorFlow-gpu版本需要安装Python环境、TensorFlow-gpu、cuda工具、cudnn GPU加速库。 本文Python环境：3.7 编辑器：Pycharm TensorFlow-gpu：2.2.0 cuda工具：10.1 cudnn：10.1 for windows v8.04.30 混合 10.1 for windows v7.65.32中的cudnn64_7.dll文件才不会报错。（文件链接在文末） 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、前期环境检查 1、版本对应这里给出一些tensorflow-gpu版本与cuda与cudnn版本对应（仅供参考）：点击这里 2、检查自己电脑可支持的最高cuda版本打开Nvidia显卡控制面板，点开左下角的系统信息，点击组件。如下图所示：
省略 2、TensorFlow-gpu安装在Pycharm的终端用pip命令进行安装，鉴于直接安装可能会失败。这里直接用阿里云的镜像安装。同时指定2.2.0版本安装，高版本的有bug。 如： # 该段代码作用是交换张量a的第一维和第二维 # 在tensorflow-gpu 2.3.x版本上运行的时候，输出的结果会出现错误，打印出全0的张量 import tensorflow as tf a=tf.reshape(tf.range(24),[2,3,4]) print(tf.transpose(a,(1,0,2)))所以安装2.2.0版本的 pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 3、下载cuda工具并安装点击这里下载 安装步骤： 点击下载下来的exe程序一路点击下一步即可在这里选择自定义，点击下一步 选择第一个组件即可  点击下一步继续安装（建议不要更换默认的自定义位置，如果系统盘内存实在不足，更改也没关系，记住安装的位置即可）
4、根据cuda版本下载对应的cudnn
点击这里下载 直接注册登录就可以下载cudnn了。 解压下载下来的cudnn压缩包将解压下来的cuda文件夹复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1目录下 将上一步cuda文件夹下的bin目录、lib目录、include目录下的文件对应的复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1目录下对应的文件夹中即可完成cudnn的导入。（我这里安装的cuda是10.1，所以是v10.1，具体看你自己安装的cuda版本） 三、测试是否安装成功 import tensorflow as tf print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())输出： 本人第一次安装后测试出现问题 Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll解决方法： 只需要将该cudunn_7.dll加入到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin目录下和 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\cuda\bin目录下即可。（同上我这里安装的cuda是10.1，所以是v10.1，具体看你自己安装的cuda版本） cudnn64_7.dll 提取码：xlip cudnn-10.1-windows10-x64-v8.0.4.30.zip 提取码：0f1g |
一般安装的cuda工具低于等于自己驱动的版本就可以了。如果自己驱动版本太低，可以去官网下载新版的驱动装一下。（tensorflow-gpu版本2.0最低也要cuda版本10）
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |