前言

看到DateWhale出了一篇安装教程(微信公众号DateWhale),决定体验一下Tensorflow1.9的GPU版本。。其实一开始装的是2.0,但是tf.Session()就报错了,说是2.0不能这么用,

于是有点怂,还是装回1.X版本先玩玩吧,至少教程多啊。。

正文

总共所需环境为

Anaconda3.X,

CUDA9.0以上,以及

cuDNN7.5以上的配置,

一、

首先Anaconda是已经有3.6的版本了,

二、

然后在自己机子上看了一下环境变量,原来很久以前我就装了CUDA的9.0版本,挺爽。。

测试一下CUDA是安装成功的,CMD打开命令行窗口,敲:

nvcc -V

#

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

出现了CUDA的版本信息,我这里是9.0,那么就表示CUDA安装成功了。然后在CUDA的安装文件夹里C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

在bin和include文件夹里找了一圈都没找到cuDNN这个库,说明我应该重新下载。。

三、

于是,在这个网站里下载和CUDA对应版本的cuDNN——https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

可以看到我应该是需要下载7.6.1版本的,于是下载。。

下载完之后需要把该文件拷贝到CUDA文件夹下,具体如下

环境变量配置

首先是在用户的环境变量里,把CUPTA和cudnn的路径都添加进来

然后是在系统的环境变量里配置

安装

pip install tensorflow-gpu==1.9

测试

1、

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.test.is_gpu_available()

假如显示True,则说明GPU版本安装成功;

2、

import numpy
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)) #

MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.732130: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] MatMul: (MatMul)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
Const: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
2019-06-27 21:36:15.739942: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] Const: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.750423: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] a: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.763625: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] b: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
[[22. 28.]
[49. 64.]]

说明tensorflow调用GPU工作

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