Win10下 tensorflow gpu版安装
2021-05-01 15:27
标签:art 默认 back 加速 python 比较 参考 logs code 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创建一个python3.5的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令: 运行 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境: 注:当不使用tensorflow时,关闭tensorflow环境,命令为: 命令行先激活tensorflow 输入命令:pip install tensorflow-gpu 经过漫长的等待 这个时候虽然已经安装好了TensorFlow,但是因为需要GPU加速,我们还需要安装cuda和cuDnn(专门为deep learning准备的加速库)。 根据自己的环境选择对应的版本,exe分为网络版和本地版,网络版安装包比较小,执行安装的时候再去下载需要的包;本地版安装包是直接下载完整安装包。这里建议下载本地版 下载完cuDnn压缩包后解压, 这样就大功告成了。 下面命令行测试一下tensorflow能否运行,在Anaconda Prompt / cmd命令下进入python环境后,逐行输入: 输出为: 新建工程后在 File-Setting–Project Interpreter 选择 tensorflow 下的Python解释器 随便跑个HelloWorld测试一下, 控制台输出: 这种方式的好处:不用每次都 开启、关闭环境了(activate tensorflow 、deactivate tensorflow)。 ①官方教程代码测试: 输出: ②example 测试 详细参考博文 http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615// 刚刚接触深度学习,还不是怎么了解,先装上利器再说~_~ 欢迎大家有问题指教。 参考: 1. http://m.blog.csdn.net/u012052268/article/details/74202439 2. http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615// 3. http://blog.csdn.net/hdd0411/article/details/71305931?locationNum=8&fps=1 Win10下 tensorflow gpu版安装 标签:art 默认 back 加速 python 比较 参考 logs code 原文地址:http://www.cnblogs.com/W-Yentl/p/7783933.html准备:
(1)环境配置:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda create -n tensorflow python=3.5
开始菜单 ->Anaconda3—>Anaconda Navigator
,点击左侧的Environments
,可以看到tensorflow
的环境已经创建好了。activate tensorflow
deactivate(返回默认的python 3.6环境)
(2)安装tensorflow
activate tensorflow
(3) 安装cuda, 点我点我 ,安装直接点击next即可
(4)cuDnn库的安装 点我点我,这个比较繁琐,需要填写许多问卷,下载压缩包
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
b‘Hello Tensorflow‘
(6)在pycharm中使用tensorflow
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
b‘Hello Tensorflow‘
(7)tensorflow测试next:
#Creates a graph.
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)
#Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
#Runs the op.
print sess.run(c)
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus
id: 0000:05:00.0
b: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
[[ 22. 28.]
[ 49. 64.]]
文章标题:Win10下 tensorflow gpu版安装
文章链接:http://soscw.com/index.php/essay/80918.html