软件

版本

Window10

X64

python

3.6.4(64位)

CUDA

CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017)

CuDNN

cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

以上版本测试通过。

安装步骤:

1.安装python,记得要勾选pip

2.检测是否支持CUDA.

NVIDIA官网查询,具体见:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,就可以知道是否可以使用带GPU支持的TensorFlow。在安装和运行TensorFlow之前,需要先安装CUDA驱动。

3.安装CUDA驱动

访问CUDA的下载网站:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit,可以看到CUDA目前的最新版本是9.1版,可以通过选择下面的“Legacy Releases”链接来下载旧版本的驱动。

建议选择自定义安装,然后只勾选cuda。建议安装在默认文件路径。

4.安装CuDNN

CuDNN库(The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library)是CUDA针对深度神经网络的更新包,TensorFlow会使用它用于加速NVidia GPU上的深度学习。可以从这里下载,见:https://developer.nvidia.com/cudnn

首先要注册一个NVidia开发者帐号,它是免费的。登录后,您会看到各种CuDNN下载。本文下载使用了CUDA 9.0,所以确定为CUDA 9.0选择了cuDNN v7.0.5。

下载下来的是一个包含了几个文件夹的ZIP文件,每个文件夹包含CuDNN文件(一个DLL,一个头文件和一个库文件)。找到你的CUDA安装目录,这里应该是这样的:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

可以看到从ZIP文件的目录也在这个目录,即有一个bin、一个include,一个lib等。将文件从ZIP复制到相关的目录。

比如把cudnn64_7.dll文件拖拽到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin目录,其它相似。

5.安装TensorFlow

安装TensorFlow的Nightly Build版。从命令提示符下安装它,只需输入:pip install tf-nightly-gpu

(也可安装TensorFlow的标准版。输入:pip install tensorflow-gpu)

一旦安装完成,在命令提示符窗口中输入:python

打开Python编辑器,在其中输入:import tensorflow

如果CUDA驱动程序有错误,就可能会显示 cudart64_XX.dll 失败,其中XX是版本号。

如果CUDA驱动程序正确,但CuDNN驱动程序有错误,就可能会显示说 cudnn64_X.dll 缺少什么东西,其中X是一个版本号。

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