一文看懂 TensorFlow 2.x / keras 安装与GPU支持_tensorflow2 gpu安装

目录

安装概述

pip 软件包

硬件要求

软件要求

其他安装方法

安装步骤

确定版本

下载安装

检查

GPU配置

不使用GPU

渐进式的使用显存 

其他问题

找不到GPU

CPU不支持avx2

参考

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在深度学习中，单纯使用CPU计算太慢了，GPU的支持是必须的。TensorFlow 2.x版本的GPU支持和1.15版本略有不同。所以在此简单介绍一下。（主要是window的，linux推荐用docker）

安装概述

pip 软件包

TensorFlow-安装-GPU 支持

旧版 TensorFlow
对于 1.15 及更早版本，CPU 和 GPU 软件包是分开的：
 
 
pip install tensorflow==1.15      # CPU
pip install tensorflow-gpu==1.15  # GPU
 
 
新版
 
 
pip install tensorflow

硬件要求

支持以下带有 GPU 的设备：

• CUDA® 架构为 3.5、5.0、6.0、7.0、7.5、8.0 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。请参阅支持 CUDA® 的 GPU 卡列表。
• 如果 GPU 采用的 CUDA® 架构不受支持，或为了避免从 PTX 进行 JIT 编译，亦或是为了使用不同版本的 NVIDIA® 库，请参阅在 Linux 下从源代码编译指南。
• 软件包不包含 PTX 代码，但最新支持的 CUDA® 架构除外；因此，如果设置了 CUDA_FORCE_PTX_JIT=1，TensorFlow 将无法在旧款 GPU 上加载。（有关详细信息，请参阅应用兼容性。）

软件要求

必须在系统中安装以下 NVIDIA® 软件：

• NVIDIA® GPU 驱动程序 - CUDA® 11.2 要求 450.80.02 或更高版本。
• CUDA® 工具包：TensorFlow 支持 CUDA® 11.2（TensorFlow 2.5.0 及更高版本）
• CUDA® 工具包附带的 CUPTI。
• cuDNN SDK 8.1.0 cuDNN 版本。
• （可选）TensorRT 6.0，可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量。

其他安装方法

•  docker
• 从源代码安装

安装步骤

确定版本

确定自己TensorFlow，Python以及显卡驱动的版本。

TensorFlow和Python的版本根据自己的业务需求来确定，一般说来，不同小版本的差异不太大。所以主要取决与显卡驱动的版本（显卡的型号）

如果以前装过了，现在只是升级降级，可以先查看Windows下TensorFlow和CUDA的对应关系。点击链接。

截了部分图，如下：

 使用nvcc --version 可以查看驱动版本。

在nVidia的控制面板里面，可以查到cuda的驱动版本，这个版本比nvcc的高就行，要不然就要重新安装显卡驱动。

如图，我的显卡驱动支持的是10.1，高于nvcc查到的，所以是可以的。 

使用pip list 可以查看 tensorFlow版本

然后搜索cudnn64_?.dll 可以查看cudnn版本。

例如，我目前环境的配置

tensorflow 2.0.0

python 3.7.3

nvcuda 10.1

cudnn 7.4.1

如果版本不对，或者之前没有安装过，则去对应地方下载即可。

下载安装

cuda toolkit下载

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 nVidia 驱动下载

Official Drivers | NVIDIADownload latest drivers for NVIDIA products including GeForce, TITAN, NVIDIA RTX, Data Center, GRID and more.https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-uscudnn下载

cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecudnn主要是支持一些深度学习网络计算的，下载之后，解压到cuda的文件夹即可，例如我解压在这里：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

检查

安装完之后，需要检查下，是否真的支持了GPU。

先检查下自己是否有GPU或者显卡驱动是否安装对了。

nvidia-smi

这一步如果没有看到GPU，就要检查下自己的显卡和驱动了。

 再看看tensorFlow中是否识别

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)

如果这一步没有显示出GPU，则要检查自己tf,python,cuda版本是否一致了。

其实如果安装正常了，在terminal中import tensorflow会有提示的。

GPU配置

不使用GPU

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

不放心的话，可以用这个来测试下是否使用了GPU。我也做了个测试，对于mnist手写数据做训练。是否使用GPU效率差是巨大的。 

渐进式的使用显存 

有时候训练的时候会出这个错误

看似是cudnn库有问题，但更有可能是显存不足了，需要看下自己的显存

例如上图，就是显存不足了。

 这个时候就可以修改下网络或者训练方法以减少一次性加载的数据，或者干脆做如下配置：

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession
config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)
 
 
或者
 
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras import backend as KTF
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)
KTF.set_session(sess) # 设置session
 
 
 
或者
 
import tensorflow as tf
gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for device in gpu_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(device, True)

其他问题

找不到GPU

先看下各个版本是否对齐，有时候版本是对的，但是一直找不到GPU。我建议是把tensoflow相关的库都卸载掉，或者重新使用一个虚拟环境。

CPU不支持avx2

训练中主要用GPU，我觉得支不支持也无所谓，网上的解决方法比较多，可以试试。

参考

Windows10安装CUDA10.1 - 知乎

“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize”错误的解决办法_史丹利复合田的博客-CSDN博客