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从前跑代码都是在自己的小CPU上,随着网络越来越复杂,GPU训练就显得尤为重要
没有GPU的我好羡慕拥有一张GPU显卡的小伙伴们
不过我很幸运,老师把她的GPU电脑借给了我。
很感激,老师愿意把她的电脑借给我让毫无配置tensorflow-gpu经验的我随便使用,胡乱挥霍。但是在使用过程中还是小心翼翼,生怕自己哪一步错了把老师电脑弄崩。在此感谢老师的鼎力相助,让我有机会尝试不一样的东西~
在安装过程中,我确实是碰到了各种各样的问题,在此记录一下,希望能够帮助大家
安装tensorflow-gpu 1.14.0
b站,csdn都有好多好多安装教程,可以跟着b站里面看的人最多的那个安装。每个人都可能会有不同的安装思路。在踩了一个又一个坑以后,自己总结了一下自己的安装思路(小伙伴可以通过搜索每一条的关键词来完成每一步):
1.查看自己有没有英伟达驱动,没有,自己下载自己显卡相对应的版本
2.查看自己显卡是否支持cuda10.0,如果不支持,无法安装tensorflow1.14.0
3.安装vs2017
4.安装cuda10.0
5.配置相应的cudnn7.4 (这一步结束最好检查一下自己的cuda是否安装成功)
配置成功是这样的
6.设置环境变量(需要在系统环境变脸Path中新添加四个,以以下路径为例添加箭头那四个。)
7.安装python3.6
8.在python3.6中使用pip命令安装tensorflow-gpu 1.14.0
9.验证tensorflow-gpu是否能正常使用
能正常使用是这样的
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