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                                                                              windows安装tensorflow简单直接的方法(win10+pycharm+tensorflow-gpu1.7+cuda9.1+cudnn7.1)

                                                                              时间:2018-04-06 20:17:53      阅读:4989      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

                                                                              标签:不能   baidu   import   直接   需要   www   项目   大牛   pip   

                                                                              安装tensorflow-gpu环境需要:python环境,tensorflow-gpu包,cuda,cudnn

                                                                              一,安装python,pip3直接到官网下载就好了,下载并安装你喜欢的版本

                                                                                     https://www.python.org/

                                                                                   提示:安装最后一步时记得勾选添加环境变量

                                                                                    在cmd输入pip3测试pip3能否使用,不能使用的话,手动打开python安装的路径,找到pip3文件,将路径加入环境变量

                                                                                    技术分享图片

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                                                                                    使用pip3安装即可:pip3 install tensorflow-gpu  

                                                                                     技术分享图片

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                                                                                技术分享图片

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                                                                                安装好tensorflow-gpu后,打开你安装好的pycharm(或者你喜欢的IDE)

                                                                                输入一段测试用的代码

                                                                              import tensorflow as tf
                                                                              h = tf.constant("hell,TF")
                                                                              sess=tf.Session()
                                                                              print(sess.run(h))

                                                                                运行,这时会有报错信息,报错信息里面会有CUDA的版本信息,按照提示下载对应版本就好(报错信息有链接)。

                                                                                下载安装CUDA后,下载对应的cudnn (https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)

                                                                                CUDA的安装路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1

                                                                                将下载好的cudnn文件解压出来,打开CUDA安装路径。

                                                                                将cudnn的每个文件夹里的文件复制到CUDA文件夹对应的文件夹中。OK

                                                                                在cmd输入nvcc -V测试安装是否成功。

                                                                              四,回到pycharm,运行程序

                                                                                技术分享图片

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                                                                              五,目前tensorflow最高支持CUDA9.0如果要使用CUDA9.1:

                                                                                安利大牛用CUDA9.1自己编译的whl文件。

                                                                                https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

                                                                                在项目中找到对应的版本下载就好了。

                                                                                将之前的tensorflow卸载:pip3 uninstall tensorflow-gpu

                                                                                重新安装:pip3 install 文件名.whl

                                                                              windows安装tensorflow简单直接的方法(win10+pycharm+tensorflow-gpu1.7+cuda9.1+cudnn7.1)

                                                                              标签:不能   baidu   import   直接   需要   www   项目   大牛   pip   

                                                                              原文地址:https://www.cnblogs.com/MrRead/p/8728569.html

                                                                              (2)
                                                                              (0)
                                                                                 
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                                                                              宁夏11选5开奖查询