根据显卡型号选择CUDA和cuDNN进行TensorFlow GPU版本安装

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文章目录

• 查看显卡支持的 CUDA 版本
• 一、显卡型号
• 二、CUDA
• 三、cuDNN
• 四、tensorflow-gpu
• 五、查看显卡利用率
• Linux系统
• Linux下Anaconda
• 参考文献

此文章默认显卡支持CUDA和已安装显卡驱动，貌似目前只有英伟达的显卡支持CUDA。

本人显卡为GTX1660，需要的CUDA和cuDNN已打包好（hyfi），其余请自行下载

绿色软件 GPU-Z 可直接检测显卡，下载链接（os41）

查看显卡支持的 CUDA 版本

1. 先在官网查显卡的算力（Compute Capability），如 RTX 3060 为 8.6
   
2. 再查该算力支持的 CUDA SDK，如 8.6 支持的 CUDA SDK 为 11.1 - 11.4（建议 RTX 3060 装 11.1）
   

一、显卡型号

桌面右键→NVIDIA控制面板→帮助→系统信息

显卡型号为GTX 1660

若桌面右键无NVIDIA控制面板，查看参考文献

二、CUDA

1. 查找显卡对应的CUDA版本：接着上一步→组件
   
   显卡GTX 1660对应的CUDA版本为CUDA 10.1，可以选低一个版本，如CUDA 10.0

2. 下载CUDA Toolkit
   

3. 安装，环境变量自动配上
   

4. 命令行输入nvcc -V
   

三、cuDNN

1. 根据CUDA版本下载cuDNN（需登录），关键是CUDA版本，cuDNN版本选新的
   
2. 下载得到压缩包，解压后将三个文件夹粘贴到CUDA
   

四、tensorflow-gpu

1. 查看版本：右上角Language设为English，拉到最下面
   CUDA 10.0+cuDNN 7.6.1，装tensorflow-gpu 1.14.0
   
2. 安装

pip install tensorflow-gpu==1.14.0

3. 测试代码

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

出现此结果证明使用的是GPU运行

a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
[[22. 28.]
 [49. 64.]]

若为tensorflow2，测试代码

import tensorflow as tf

try:
    with tf.device('/device:GPU:0'):
        v = tf.Variable(tf.zeros([10, 10]))
        print(v)
except:
    print('no gpu')

五、查看显卡利用率

1. 配置环境变量Path：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\
   
2. 查看显卡利用率
   简单查看：nvidia-smi
   每秒刷新：nvidia-smi -l 1
   

Linux系统

默认已安装 CUDA 和 cuDNN

1. 查看显卡型号

nvidia-smi

2. 查看CUDA版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

3. 查看cuDNN版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

4. 选择对应版本安装

pip install tensorflow-gpu==2.3.0

Linux下Anaconda

在 Linux 下基本没有 root 权限，通过 conda 命令安装不同版本的 CUDA 和 cuDNN

1. 查看显卡驱动版本

cat /proc/driver/nvidia/version

根据 CUDA和最低要求驱动 最高可安装 CUDA 10.1

2. 创建虚拟环境

conda create -n deep2 python=3.6

3. 激活虚拟环境

conda activate deep2

4. 安装CUDA

conda install cudatoolkit=10.1

5. 安装cuDNN

conda install -c conda-forge cudnn

6. 查看CUDA版本

conda list cudatoolkit

7. 查看cuDNN版本

conda list cudnn

8. 选择对应版本安装

pip install tensorflow-gpu==2.3.0

参考文献

1. 如何检查显卡支持哪个版本的CUDA
2. NVIDIA-SMI系列命令总结
3. tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
4. WIN10 + GTX1660Ti配置TensorFlow GPU版本
5. TensorFlow2.0教程-Variables
6. Linux 和 Windows 查看 CUDA 和 cuDNN 版本
7. Ubuntu安装cuda和cudnn及测试方法
8. Cudnn :: Anaconda
9. CUDA - Wikipedia
10. CUDA GPUs - Compute Capability
11. CUDA Compatibility :: NVIDIA Data Center GPU Driver Documentation

本文标签： 显卡型号版本GPUcuDNN