Windows10下 tensorflow-gpu 配置_windows tensorflow gpu

越来越多的的人入坑机器学习，深度学习，tensorflow 作为目前十分流行又强大的一个框架，自然会有越来越多的新人（我也刚入门）准备使用，一般装的都是 CPU 版的 tensorflow，然而使用 GPU 跑 tensorflow，速度可以快上好几倍。正好前段时间看到了使用小米pro（我目前使用的笔记本，感觉贼好用（我没有在推销））配置 gpu 的教程，就试了试，最后成功了。

环境

操作系统：Windows10

配置：Tensorflow 1.12 + CUDA 9.0 +cuDNN v7.1 for CUDA9.0

GPU：NVIDIA GeForce MX150（小米pro i7-8550 8G 256G）

软件：Anaconda（我之前写过安装教程）

注：发现 tensorflow 1.13 发布了，但其配置要求与1.12版本有所差别，若按照本博客配置1.13版本运行会报错（可能与cuda版本相关，据说1.13版本支持cuda10了，可以试试cuda10）。 2019/3/2

实际操作

一、安装CUDA、cuDNN

需要考虑版本配套问题，不然即使装了最后也会报错。这里给出 CUDA 和 cuDNN 的网盘连接，提取码：e1ak

关于版本适配问题也可以看我的这篇文章

CUDA

再给一波关于显卡是否对 CUDA 支持的查看网址，如果不确定自己的显卡是否支持 CUDA，可以去看看。

关于 CUDA 的安装，看这篇文章，写的很详细（好吧，还是我比较懒，不太想敲键盘）

cuDNN

官网下载地址

注意：下载的时候要下对应自己下载的CUDA的版本

把下载好的 cuDNN 的 zip 解压后，把 bin、include、lib 三个文件夹内的文件拷贝到 CUDA 9.0 的目录下的对应文件中即可。

CUDA 的默认路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\
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然后开始配置环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
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二、创建虚拟环境

这里还是比较建议新创建一个虚拟环境，免得安装好的 tensorflow-gpu 跟原环境中的某些包冲突。

1.打开Anaconda Prompt

2.创建虚拟环境

键入

conda create --name tensorflow-gpu python=3.6.1
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3.启动虚拟环境

activate tensorflow-gpu
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三、安装tensorflow-gpu

1.安装

两种方法

1. pip install --upgrade tensorflow-gpu

2. 下载 tensorflow-gpu 的离线安装包，找到下载好的whl路径，然后键入

   **

   pip install c:...\tensorflow_gpu-xxxx.whl
   1

   下载地址

2.测试

输入

python
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然后再输入

import tensorflow as tf
1

如果没报错，就表示安装成功了。

然后，再来段 tensorflow 的 hello world

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()

a = tf.constant(1)
b = tf.constant(1)
c = tf.add(a, b)  

print(c)
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总结

至此，我们的 tensorflow-gpu 就装好了，接下来就开始 tensorflow 的学习之旅吧。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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