Windows 10下配置深度学习环境纪实(显卡驱动+CUDA+TensorFlow+Anaconda+PyCharm) |
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Windows 10下配置深度学习环境纪实(显卡驱动+CUDA+TensorFlow+Anaconda+PyCharm)
前言1 显卡驱动安装2 安装CUDA和cudnn2.1 CUDA下载2.2 cudnn下载2.3 CUDA和cudnn安装2.3.1 cuda9.2安装包安装2.3.2 cudnn for CUDA9.2安装2.3.3 CUDA9.2 检验2.3.4 CUDA10.0安装2.3.5 cudnn for CUDA10.0安装2.3.6 CUDA10.0 检验
3 Anaconda3安装3.1 Anaconda下载3.1 Anaconda安装3.3 Anaconda换源
4 生成虚拟环境4.1 虚拟环境的创建和使用4.2 虚拟环境位置
5 PyCharm安装与试用激活5.1 PyCharm下载5.2 PyCharm安装5.3 PyCharm运行
前言
由于我在跑模型时大多数用的是Linux使用win10较少,因此写的相关博客也比较少,这次趁着帮同学配置环境,进行一次全纪实。 安装的软件: GTX 950M显卡驱动 tensorflow1.12.x和tensorflow1.13.x CUDA9.2和CUDA10.0 Anaconda3 PyCharm 首先该环境需要的TensorFlow版本为tensorflow-gup==1.12和tensorflow-gup==1.13。因此查询版本对应关系知道需要安装的cuda版本为cuda9系列和cuda10.0,简单来说如果你想使用显卡为你的深度学习加速需要安装这两个工具包。【tensorflow和cuda对应关系】,【CUDA是什么】,【cudnn是什么】。 由于显卡驱动支持的CUDA向下兼容,因此安装最新的显卡驱动即可。 Python环境选择安装Anaconda,简单理解为Python的增强版即可。【Anaconda是什么】,【TensorFlow和Python的对应关系】 IDE选择PyCharm。【Pycharm常用操作教程】 1 显卡驱动安装使用nvidia-smi发现是无效命令,因此我选择给他的电脑重新安装显卡驱动,显卡驱动安装最新版本即可,其支持的CUDA版本是向下兼容的。 GTX系列显卡下载网址(gtx系列显卡直接访问这个网址比较快,也可以先打开NVIDIA的官网,毕竟一会下载cudnn的时候还是需要登录,额,,吐槽一下这个月的Nvidia网站的访问速度还是很慢)。选择好对应的驱动进行下载安装,这一步非常简单,请允许我跳过。 CUDA下载地址 cuDNN下载地址(需要登录Nvidia账号) 2.1 CUDA下载CUDA10.0和CUDA9.2下载位置: CUDA9.2下载:选择好配置【 Windows- x86_64 - 10 - exe 】,安装包和补丁都需要下载。一会儿安装的时候先安装安装包,然后在安装补丁: CUDA10.0下载:和CUDA9.2类似。 分别搜索CUDA9.2和CUDA10.0对应的cudnn用CTRL+F进行搜索,下载其中任意一个即可。 一:选择安装包提取位置(一个临时位置,随意新建一个英文路径作为目录即可,安装完成后将会系统将会自动删除),解压完成后将会检查系统兼容性。
五、 选择安装位置【我自定义到了自己习惯的开发工具的位置,这个请自行选择并记住】 如图只需要将解压后的cudnn文件夹中bin目录、include目录、lib目录下的文件放到CUDA安装包下边对应文件夹下即可。 bin-cudnn64_7.dll include-cudnn.h lib-x64-cudnn.lib 使用nvcc -V命令进行检测(nvidia-smi是用来检查显卡驱动是否安装成功的),然后重启。 只要CUDA9.2能够成功安装,CUDA10和对应的cudnn的安装就没有什么问题,由于CUDA10.0没有补丁安装起来更加便捷。 注意在进行安装时,需要将CUDA9.2卸载,或者在环境变量中将CUDA9.2对应的变量利用【# 、*等特殊符号】进行注释(推荐,这样更加方便切换)。 2.3.5 cudnn for CUDA10.0安装(略) 2.3.6 CUDA10.0 检验记得重启(略) 3 Anaconda3安装 3.1 Anaconda下载可以选择从官网或者清华镜像站下载,推荐从清华镜像站下载。先按照日期进行排序。 一、 检查是64位还是32位的,然后下一步。 由于anaconda的官网在国外,下载速度极慢,经常出现下载失败的情况,为了更快的下载需要的软件包,需要惊醒anaconda换源,按照Anaconda清华镜像站中的使用帮助进行换源即可,非常简单。 打开Anaconda prompt或者windows PowerShell(管理员)(A)。 创建虚拟环境 conda create -n VE1 python=3.6打开虚拟环境 conda activate VE1安装tensorflow1.13.1 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-gpu==1.13.1 4.2 虚拟环境位置虚拟环境在Anaconda安装路径下的envs文件夹下。 安装opencv-python pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple opencv-python安装PIL pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pillow退出虚拟环境 conda deactivate 5 PyCharm安装与试用激活 5.1 PyCharm下载一、 打开PyCharm官网,点击Download。 一、 选择安装位置
2 选择 Evaluate for free。 |
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