Windows 7上安装配置TensorFlow-GPU运算环境

Windows 7上安装配置TensorFlow-GPU运算环境

1. 概述

　　在深度学习实践中，对于简单的模型和相对较小的数据集，我们可以使用CPU完成建模过程。例如在MNIST数据集上进行手写数字识别，我们可以使用CPU来完成，采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成（具体取决于电脑配置）。

　　然而，为了达到更好的效果或者构建更复杂的模型，一般需要更大的数据集，例如经典的ImageNet数据集。假如使用CPU训练模型将显得无比吃力（将会花费很长长长长长时间），此时GPU就可以派上用场了，利用其强大的并行计算能力训练模型会变快很多。

　　本次教程主要分为以下几个步骤：

　　 安装显卡驱动

　　安装CUDA

　　安装CuDNN

　　安装TensorFlow-GPU

注意：请确保已安装python（若未安装请参考其它教程），并且最好为python3.5或3.6版本。

由于NVIDIA网站有时下载速度慢，提供百度网盘下载链接：

　　cuda_9.0.176_windows.exe：　链接：https://pan.baidu.com/s/1Jye0s0t2kJ7VQaG9ej8SDw    提取码：lrha

　　cudnn-9.0-windows7-x64-v7.5.0.56.zip： 链接：https://pan.baidu.com/s/1cBj4B-RKd9iMvow75OXG5A   提取码：vowx

2. 安装显卡驱动

首先检查自己的电脑显卡是否支持TensorFlow-GPU计算（即是否支持CUDA并行计算架构），参考如下网站：

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

如上截图显示为部分NVIDIA显卡的计算能力（Compute Capability），TensorFlow-GPU一般要求要达到3.0以上。

确认自己的电脑显卡支持TensorFlow-GPU后下载安装显卡驱动，下载网址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

下载与自己电脑显卡型号匹配的驱动并安装，安装过程直接“下一步”“下一步”“下一步”即可。

查看显卡型号：

　　计算机——>右击“管理”——>设备管理器——>显示适配器——>NIVDIA XXXX

3. 安装CUDA

　　CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

　　参照下图选择合适的CUDA和cuDNN，可以看出CUDA 9和cuDNN 7适合大部分（最近）的TensorFlow-GPU版本。

CUDA下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

如图所示，选择：CUDA Tookit 9.0——>Windows——>x86_64——>7（代表Windows 7）——>exe(local) ——>Download(1.4GB)

本次下载的程序为：cuda_9.0.176_windows.exe

注意：选择合适的系统win10，win8还是win7；推荐选择exe（local）版，network版在安装过程中下载东西，可能导致安装过程很长长长长......

安装：默认“下一步”即可完成安装

4. 安装cuDNN

下载cuDNN 7（为什么下载cuDNN 7，请看第3节），下载需要注册帐号，请自行注册，注册过程比较简单：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

选择cuDNN v7.5.0 for CUDA 9.0进行下载，本次下载后的文件为：cudnn-9.0-windows7-x64-v7.5.0.56.zip

解压该文件，并将bin、include和lib三个文件夹复制到CUDA安装目录下。

注意：提示文件夹重复时选择“合并”即可。

5. 安装TensorFlow-GPU

打开终端cmd或Anaconda Prompt，用如下命令进行安装：

pip install tensorflow-gpu==1.9 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：此处指定了TensorFlow-GPU的版本为1.9

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 代表使用清华镜像，速度非常快；如果不加-i选项将从官网下载Tensorflow包，下载速度非常慢，喜欢慢的朋友请去掉-i选项

6. 测试安装成功与否

在终端进入python，可使用如下命令测试是否安装成功：

如上能成功输出TensorFlow版本，表明安装应该没问题。

TensorFlow会自行判断并调用空闲的GPU，调用时显示GPU信息。也可在代码中指定用GPU进行运算。

注意：若测试失败，请尝试安装1.8版本的TensorFlow-GPU（在第5节安装命令中将1.9替换成1.8）。

7. FAQ

a. 为什么nvidia控制面板打不开，单击“nvidia控制面板”没反应？

答：计算机“右击”—>管理—>服务和应用程序—>服务，找到NVIDIADisplayContainerLS项服务，“右击”，“启动”或“重新启动”

b. 提示关于“vc++”, c complier之类的错误，或经常出现“python已停止运行”“python已停止工作”等时，请安装vc++2015试试？

答：vc++2015下载地址：

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

下载后直接安装即可。

提供百度网盘下载地址：  链接：https://pan.baidu.com/s/1QNAJ-tmBvm5dn9yHetJ9cA   提取码：iqlt

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