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深度学习(8)--如何在tensorflow中用GPU来训练神经网络_tensorflow keras 怎么使用gpu训练神经网络

tensorflow keras 怎么使用gpu训练神经网络

tensorflow库在2.11及以上版本中,都取消了对Windows平台的GPU支持,如果想要用GPU来训练网络,需要安装2.10及以下版本的tensorflow。

可以通过下述代码将tensorflow库换为2.10版本。(如果在虚拟环境中安装的tensorflow,则需先激活虚拟环境再输入下述代码)

pip install --user "tensorflow<2.11"

如果安装不了可以在下述网站找到tensorflow和python的对应版本,可能是python版本过高无法安装。

Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表_tensorflow版本对应python3.11-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/ly869915532/article/details/124542362博主此处创建一个名为tensorflow-gpu的虚拟环境,安装python3.9.1版本

在Anaconda prompt中输入下述代码创建环境:

conda create --name tensorflow1 python=3.9.1 anaconda

 安装完成后进入虚拟环境查询python版本

安装tensorflow2.10,在虚拟环境下输入以下代码:

pip --default-timeout=100 install tensorflow==2.10

--default-timeout=100的作用是防止下载过慢出现错误。

 查询一下安装的tensorflow的版本:

新版本中,keras会随着tensorflow的安装一起安装对应的版本:

新版的tensorflow可以直接用命令行完成CUDA和cuDDN的安装,在命令行输出以下代码:

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1

对应版本可以再下述网站查找:

Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表_tensorflow版本对应python3.11-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/ly869915532/article/details/124542362

 安装成功:

配置系统路径,使CUDA和cuDDN可以正常使用

以管理员身份打开Windows PowerShell

分别输出下述两行代码:

  1. mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
  2. echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/' > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

配置WSL2

WSL是“适用于Linux 的Windows 子系统”,我们需要配置这一环境,为后面的GPU运算提供条件

在PowerShell中输入如下代码:

wsl --install

(无法安装尝试科学上网)

配置结果验证

在PyCharm中配置上述安装的环境,输入以下代码运行:

  1. import tensorflow as tf
  2. print(tf.test.is_built_with_cuda())
  3. print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

输出如下内容则配置成功,可以用GPU来训练神经网络。

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