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首先,查看一下自己的电脑需要怎样的驱动,我们可以先到 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 查询下我们需要的是怎样的驱动,这里我的显卡是 GTX 1080,所以以此为例说明,勾选好对应的配置:
点击 Search,可以看到查询结果如下所示:
这里说明我们需要的版本是 417.35。
接下来如果我们之前安装了驱动的话,可以重新安装一下,如果当前已经安装好了就不必了。
第一步:GeForce Experience
第二步:更新驱动程序,安装完后,关闭自动更新
如若上一步无法解决问题:
请确定cuda与cudnn版本是匹配的,并且cudnn的版本应对应TensorFlow。
例如:
使用管理员权限安装,一路默认。
安装完成之后打开命令行,输入:nvcc -V查看版本,如果出现以下类似信息表示安装成功。
安装成功后,我的电脑上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_2两个环境变量。
我们还需要添加如下几个变量:
在用户变量Path下添加:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
设置完成之后,我们可以打开命令行来查看。
目前,tensorflow还不能支持cuda9.2,所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装。大神编译的各种版本的tensorflow安装包地址:
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
下载完成后将
tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
复制到C:\Windows\System32文件夹下,然后执行命令:
pip install tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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注意:一定不要tensorflow-gpu和tensorflow(cpu版)一起装,因为这样装有个先后顺序问题,先安装tensorflow-gpu再安装tensorflow,gpu版本直接不能用了。
从上面,可以看到对应的cudnn7.1,并在官方下载:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
经一步一步筛查,问题解决:
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