本机设备 windows10 gtx1060

安装软件及下载地址

python-3.5.3-amd64  链接:https://pan.baidu.com/s/1I3oIDatMgvDLEtaPtvuWSw  提取码:a7dp

cuda_9.0.176_win10  链接:https://pan.baidu.com/s/1Iao-jCwlQhLIq5D28lyWmQ提取码:f9ch

cudnn-9.0-windows10-x64-v7.3.1.20 链接:https://pan.baidu.com/s/14RSIsbxtqfJe0tSIRQAznA提取码:8j7g

首先安装python,直接运行安装包,安装完成后输入

python -V

  

安装cuda_9.0.176_win10

因为gtx1060比cuda9.0要新,所以会提示下图内容,不过没有任何影响

接受许可协议后,选择自定义安装

我的电脑本身已经带有physX和显卡驱动程序了,所以取消勾选

值得注意的是Visual Studio Integration不需要勾选,这个应该是使用c或c++直接操作cuda需要用到的,如果只在python里面使用tensorflow的gpu版本可以不勾选。

等待安装完成后,进入环境变量设置(可以直接用小娜搜索,按windows键输入“环境”,基本上就可以找到)

安装完后成会出现以上两条CUDA路径

需要再次基础上加上

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

  

安装cudnn

解压cudnn到合适的位置后

在环境变量里PATH中添加对应目录下的bin目录即可

保存环境变量后,开启cmd命令行

输入set CUDA进行验证,环境变量是否设置正确

输入nvcc -V 验证cuda是否安装正确

安装tensorflow-gpu版本

在cmd中升级pip

python -m pip install --upgrade pip

安装tensorflow-gpu

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

验证方案

运行cmd指令,输入

python
import tensorflow as tf
tf.__version__ # 显示tensorflow版本 ,如图为1.11.0
sess = tf.Session() # 显示显卡型号

安装cuda9.0+cudnn v7+python3.5.3+tensorflow的更多相关文章

  1. Ubuntu16.04 安装cuda9.0 cudnn 7.0.5

    参考网址:https://blog.csdn.net/zhuangwu116/article/details/81063234 (1)下载安装文件: 下载cuda9.0 runfile 文件 下载地址 ...

  2. Ubuntu安装CUDA9.0 + cuDNN

    本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式): 下载链接 ...

  3. 安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

    我的安装版本: win10 x64 VS2015 conda python 3.7 显卡 GTX 940mx Cuda 9.0 cudnn v7.3.1 Tensorflow-gpu 1.13.1 1 ...

  4. 安装CUDA9.0及对应版本的tensorflow-gpu详细过程(Windows server 2012R2版本也可以)

    由于最近跑机器学习相关代码的时候CPU运算速度跟不上,这才利用GPU来运算代码,显然使用GPU来运算速度明显要快很多,但是搭配GPU的使用环境是真的麻烦且头疼.网上有很多牛人的搭建过程,虽然他们都成功 ...

  5. Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0

    Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudn ...

  6. Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南

    Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R ...

  7. ubuntu16.04 安装cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow+nvidia-docker配置GPU服务

    [摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvi ...

  8. Ubuntu16.04 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程

    Ubuntu16 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程 安装前警告 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 务必重装成Ubu ...

  9. 深度学习环境搭建(ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件)

    一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD ...

随机推荐

  1. java virtualVM远程配置方法

    在/etc/hosts中设置主机名和ip的对应关系   ip为用java virtualVM链接服务器的ip 如:      10.175.0.191 host-ai #rmiregistry不知道干 ...

  2. anydesk重启脚本

    1.restart.sh: #!/bin/sh sh /home/zhoushuo/anydeskTest/stop.sh echo 'zhoushuo'|sudo -S /usr/bin/anyde ...

  3. UVa 753 - A Plug for UNIX(最大流)

    链接: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem& ...

  4. docker-3-常用命令(下)

    importance 1.启动守护式容器 docker run -d 容器名   使用镜像centos:latest以后台模式启动一个容器 docker run -d centos   问题:然后do ...

  5. [转]超全面的.NET GDI+图形图像编程教程

    本篇主题内容是.NET GDI+图形图像编程系列的教程,不要被这个滚动条吓到,为了查找方便,我没有分开写,上面加了目录了,而且很多都是源码和图片~ GDI+绘图基础 编写图形程序时需要使用GDI(Gr ...

  6. ajax简单做html查询删除(鲜花)

    下载视频+项目链接:https://pan.baidu.com/s/1jUld3-Nqm3fUAzFSX8kjlQ

  7. java中数据类型的范围

    前言:最近:本菜鸡在准备pat,可以每次遇到数据类型的时候都得去查找范围,因此本着学习的目的,来总结一下java中的数据类型. 因此我用mindManager做了一个思维图

  8. Python入门基础:代码的编码风格

    每种语言都有自己的编码风格,对于Python这种比较注重于空格的影响的代码而言,其风格也是相当重要的. 主要包括以下几点: 1:使用 4 空格缩进,而非 TAB  .在小缩进(可以嵌套更深)和大缩进( ...

  9. TextView selector 在LinearLayout中获取焦点问题

    通常需要修改textview被选中时文字颜色,总是没效果,有以下几种方式可以实现: <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ...

  10. ARP, Fragmentation and Reassembly

    Address Resolution Protocol IP addresses are said to be logical, because they are defined in terms o ...