1.安装anaconda
Anaconda 官网下载地址:https://www.continuum.io/downloads
下载后双击安装包一路下载即可。可选择安装路径,记得一定要点√添加路径。
验证:之后看菜单中是否有anaconda3
2.Cuda+cuDNN+tensorflow-gpu
之前安装需要查TensorFlow版本与cuda适配rutensorflow 1.5.0支持cuda9.0,cuda9.0对应的cuDNN等等。
①现在点击anadconda中Anaconda Prompt,进入到一个控制台后
②创建一个虚拟环境.tensorflow2.0_gpu:虚拟环境名字,python=3.7:搭建虚拟环境是用python3.7这个版本建立的
在命令行中输入:
conda create -n tensorflow2.0_gpu python=3.7
③激活环境
在命令行中输入:
conda active tensorflow2.0_gpu
④安装TensorFlow2.0 可以在图中看到,在这一步anaconda就直接给我们安装好了cuda和cudnn,非常的方便。
在命令行中输入:
conda install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
⑤验证
打开cmd后console控制台输入
python
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
3.安装pyTorch
Pytorch官网地址:https://pytorch.org 选择相应配置安装
验证pytroch是否成功
打开cmd后console控制台输入
python
import torch
torch.cuda.is_available()
4.tensorlayer
打开cmd后console控制台输入
pip install tensorlayer
5.查看cuda\cudnn版本
打开cmd后console控制台输入
nvcc -version
release后面是cuda版本号
或者进入到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 目录,输入如下指令查看
打开cmd后console控制台输入
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
cat version.txt
2,进入到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include 目录,再输入如下指令,查看cudnn版本
打开cmd后console控制台输入
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
cat cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2