买了新的笔记本电脑并成功配置了Win10上面的tensorflow的GPU版。毕竟稍微大一点的神经网路CPU跑起来实在慢的要人命!纪录了一些流程希望帮助也在安装的朋友省一点时间,可以赶快开始利用新买的显卡来工作或做程序学习。
配置流程
1、首先下载Anaconda+Python3.7的版本
https://www.anaconda.com/distribution/
2、下载后直接参考tensorflow官网的说明
不要相信来路不明的教学啦QQ乖乖照着官网做才是最准的!!!
我们需要做的事情有:
- 确认GPU驱动有更新
- CUDA@Tookit 10.1安装
- cuDNN SDK 5.1(forCUDA 10.1)安装
https://www.tensorflow.org/install/gpu

tensorflow官网的GPU配置要求
3、照着上面的标示安装必要程序
- 显卡驱动因为刚买来还蛮新的进 Geforce Experience更新一下不用重装
- 下载CUDA 10.1 + CUDNN7.5 for 10.1 (版本记得要一样喔不然会错误)
- 然后在C盘创建一个叫tools的文件夹然后把压缩文件资料夹cuda放进去

tools文件夹的建立
记得把CUDNN解压缩的三个文件夹里面的各个文件复制到
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
下载完之后记得到主机→进阶系统→环境设定→path设定
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\\extras\CUPTI\libx64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include
C:\tools\cuda\bin
4、用命令提示符直接开始安装
在命令提示字符点右键以系统管理员身分执行
然后输入以下代码开始安装:
conda create –name tensorflow-gpu python=3.7 anaconda //先創造模擬環境
activate tensorflow-gpu //左邊會出現(tensorflow-gpu)
然后我们要开始安装tensorflow-gpu啦!也照着官网输入吧!!
pip install tensorflow-gpu
5、打开ANACONDA确认GPU的环境已经建立
6、GPU的Testing
以下提供两种方式:
- 可以在Jupyter Notebook(tensorflow-gpu)输入以下代码:
import tensorflow as tf
tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
再命令提示拊检查是否有GPU的信息
- 直接跑个CNN的程序看速度有没有明显增快
转载需保留链接来源:软件玩家 » Win10 + RTX 2060安装 tensorflow的GPU版