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几个月前,为了用tensorflow,特意用conda创建了一个python3.6的版本,结果发现利用conda安装tensorflow-gpu时却只能依赖低级的CUDA版本(我试了之后目前支持的最新版本是CUDA10与cudnn7了)。
可是今天截至目前,发现tensorflow支持python3.7了!
所以为了省事,我干脆就把之前的python3.6版本下的虚拟环境给删除了(不得不说,虚拟环境是真的省事啊,不过前提是别把平时的一些程序工程给放进去了:),不然会造成无法挽救的后果。。。)
下面是我自己已经亲测成功的conda安装tensorflow-gpu版本。
搭建tensorflow-gpu环境:(我是直接用conda安装的,它会自动下载需要的版本的CUDA10和cudnn7比较省事)
主要步骤:
1.win10和Nvidia显卡(1050Ti及最新驱动)
2.使用conda创建了一个python3.7环境
3.激活虚拟环境之后安装tensorflow-gpu
安装流程注意事项:
①为了下载速度更快点,配置了一下国内的conda镜像源。
(2020.3更新:清华镜像又好了:)可以配置步骤①)
换回默认conda官方源:
conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set show_channel_urls yes
的意思是从channel中安装包时显示channel的url,这样就可以知道包的安装来源了。
②创建一个环境(自己随意想创建就创建,不想创建直接在base环境中也行,不过这种的话容错机会比较少。。。)
#命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。
conda create -n your_env_name python=X.X(2.7,3.6,3.7等)
③激活虚拟环境
activate your_env_name
④conda安装tensorflow-gpu版本
conda install tensorflow-gpu
中途会让安装一些默认依赖的程序直接默认yes就行
⑤测试tensorflow-gpu版本安装是否成功
- 1.根据自己的前面是否有虚拟环境,有的话进入(激活)python(虚拟)环境
- 2.根据测试程序的输出记录看看安装是否成功
-
import tensorflow as tf
-
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
上面程序执行后,输出的日志信息中有包含GPU的信息,(Found device 0 with properties:)则多半已经是安装成功了。
如下图:
或者不放心的,可以运行一个使用GPU的深度学习网络试一试,然后查看任务管理器中,执行程序前后的GPU使用量比较大,就说明tensorflow-gpu安装成功了。
参考博客:
1. 检测tensorflow是否使用gpu进行计算https://blog.csdn/castle_cc/article/details/78389082
本文标签: 版本GPUtensorflow
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