Windows10 + GTX1660ti + Tensorflow-GPU 配置_gtx1660训练模型

因为之前安装时遇到过一些问题，也参考了一些资料，在这里结合自己的笔记本配置记录下自己的配置过程。

1、安装准备

• Python3：下载链接 https://www.anaconda.com/distribution/，此为 Anaconda3 对应的 Python3.7 版本
• CUDA：下载链接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• cuDNN：下载链接 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
• Tensorflow-gpu：1.14.0 版本，也可以选择其它版本

2、安装过程

Python

直接下载安装 Anaconda 即可,安装教程可参考 此篇博客 https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148 写得很详细。

CUDA

CUDA 是用于 GPU 的一组驱动程序，它让 GPU 能够运行底层编程语言来进行并行计算。

在安装之前先看下自己对应的版本号，这个很重要，不然后面会遇到麻烦。查看步骤：
第一步： 在桌面空白处右击打开NVIDIA控制面板

第二步： 点击帮助->信息系统->组件

可以看到 CUDA 版本对应的是10.1

第三步： 打开安装准备提供的下载链接，显示如下页面

可以看到下面的界面，这里我选择的是最初发行的版本10.1，当然你也可以选择更新版本的，按照箭头和红圈的标识下载就行

因为自己已经安装过了，就不在此安装展示，安装过程有问题可以私聊。

第四步： 添加环境变量， 安装好之后需要添加环境变量（也有可能安装过程已经默认添加了），第二个矩形框有三个，前面两个是必选的。

可以在cmd命令窗口中输入：nvcc -V
查看cuda是否安装成功（如下表示已安装成功）：

cuDNN

cuDNN 用于深度学习的高度优化的原语库，使用cuDNN并在GPU上运行时，通常可以将模型的训练速度提高 50% 到 100%。
这个是需要注册账号下载，没注册过的可以按照下面箭头操作


注册的邮箱进行验证

下载完成后对cuDNN安装，解压下载的 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.zip
会有三个文件夹，里面各有一个文件：

将上面文件夹中的文件拷贝到CUDA路径下对应的文件夹即可
cuDNN文件夹下的: bin/cudnn64_7.dll 拷贝到 Cuda文件夹下的 bin/ 目录下
cuDNN文件夹下的: include/cudnn.h 拷贝到Cuda文件夹下的 include/ 目录下
cuDNN文件夹下的: lib/x64/cudnn.lib 拷贝到Cuda文件夹下的 lib/x64/cudnn.lib目录下
(CUDA默认安装路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1)

tensorflow-gpu 版本安装

采用 pip 安装命令：

pip install tensorflow-gpu==1.14.0
1

或

pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
1

测试：

>>>import tensorflow as tf
>>>a = tf.constant(2)
>>>b = tf.constant(3)
>>>sess = tf.Session()
>>>print(sess.run(a + b))
5
1
2
3
4
5
6

至此，整个配置过程完成。

参考资料

https://blog.csdn.net/weixin_43318717/article/details/94433790
https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/101562436