graphiques Confirmer le soutien de cuda
Tout d'abord, assurez-vous que la carte graphique NVIDIA NVIDIA est, bien sûr, AMD est également pris en charge, mais pas couramment utilisé;
Carte graphique NVIDIA Geforce GTX, Quadra et Tesla trois séries, puis sur le site Web suivant pour voir si le support Cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
Cliquez sur le lien suivant pour voir la version graphique de chaque série de soutien cuda
Installez le pilote graphique
processus d'installation CUDA, vous pouvez essayer une variété, le pilote de toute carte graphique est cassé, vous pouvez réinstaller, [je comme ça, alors la vie et la mort ne sont pas installés sur cuda, puis réinstaller le pilote, get]
En https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn Recevez les dernières nouvelles du pilote graphique de leur propre;
Télécharger, double-cliquez sur l'installation;
installation du pilote Cuda
accès CUDA le site de téléchargement: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit , vous pouvez voir la dernière version de CUDA, vous pouvez télécharger l'ancienne version du pilote en sélectionnant les éléments suivants lien « Communiqués Legacy »;
Recommandé pour choisir l'installation personnalisée, puis il suffit de cocher cuda, il a recommandé d'installer dans le chemin de fichier par défaut;
Le répertoire bin sous le chemin d'installation défini une variable d'environnement : C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin
Installation bibliothèque cudnn
bibliothèque CuDNN (La bibliothèque réseau de Deep Neural NVIDIA CUDA ® ) est package de mise à jour CUDA pour la profondeur des réseaux de neurones, tensorflow utilisera pour étude approfondie NVidia accélérée sur le GPU. Peut être téléchargé à partir d' ici, voir: https://developer.nvidia.com/cudnn .
Tout d'abord NVidia Pour enregistrer un compte développeur, il est gratuit. Une fois connecté, vous verrez une variété de téléchargement CuDNN;
la version CUDA et cudnn doit correspondre strictement à voir la correspondance entre https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
Le téléchargement est un fichier ZIP contient plusieurs dossiers, chaque dossier contient le fichier CuDNN (un DLL, un fichier d'en-tête et un fichier de bibliothèque). Trouvez votre répertoire d'installation CUDA, il devrait y avoir quelque chose comme ceci:
C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0
On peut voir à partir de la table des matières du fichier ZIP également dans ce répertoire, il y a un bac, un comprennent, une lib et ainsi de suite. Copiez les fichiers ZIP répertoires pertinents.
Par exemple, les fichiers cudnn64_7.dll glisser vers C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin, et d'autres semblables.
Installation tensorflow-gpu
D'abord, installez python3.6
La référence du processus spécifique mon autre blog, l'accent ici seul enregistrement
Avant que je parlais python n'est pas recommandé d'installer 64 bits, donc j'ai installé le 32, mais la vie et la mort n'est pas installé sur tf, étant donné la manière suivante
Pourrait ne pas trouver une version qui satisfait l'exigence tensorflow-gpu ( de versions:) Aucune distribution correspondant n'a été trouvé pour tensorflow-gpu
Plus tard remplacé par 64 , il peut être, et j'étais en état d' ébriété
Ensuite, utilisez pip installer tensorflow
python3 -m pip installer tensorflow-gpu
Si l'installation est très lente, vous pouvez utiliser une source nationale de miroir
python3 -m pip installer tensorflow-gpu -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-hôte pypi.douban.com
Y compris le rôle de pypi.douban.com --trusted-hôte est d'obtenir un certificat d'authentification de ssl
Vérifiez que l'installation a réussi
importation tensorflow comme tf print ( ' GPU ' , tf.test.is_gpu_available ()) # GPU Vrai
Afficher GPU est disponible, le succès;
Si le pilote CUDA a un défaut, il peut sembler cudart64_XX.dll fail, où XX est le numéro de version.
ImportError: Impossible ne pas trouver ' cudart64_100.dll ' . Tensorflow exige que cette DLL soit installé dans un répertoire qui est nommé dans votre PATH%% variable d'environnement.
Téléchargez et installez CUDA 10.0 à partir de l'adresse suivante : https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
Suivez les instructions pour télécharger cuda 10.0, ci - dessus tf1.13 version nécessite la version 10.0 cuda ;
Si le pilote CUDA correctement, mais pilote CuDNN a un défaut, il peut sembler dire cudnn64_X.dll manque quelque chose, où X est un numéro de version.
références:
https://blog.csdn.net/hzk594512323/article/details/86082852 l'installation de pépin de Python ne ---- Impossible de trouver une version qui satisfait aux exigences xxxx (des versions :)
### Ce qui suit est un tutoriel d'installation cuda
https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/8367706.html montage python window10 + CUDA + CuDNN + tensorflow référence principale]
https://blog.csdn.net/u014695788/article/details/93246548 python configuration CUDA
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29841665 accéléré l'apprentissage en profondeur avec GPU: installation de Windows tutoriel CUDA + tensorflow
https://www.360kuai.com/pc/9290487ad261e50da?cota=4&tj_url=so_rec&sign=360_57c3bbd1&refer_scene=so_1 tensorflow correspond à la version de la relation de version avec cuda cuDNN