深度学习环境配置-TensorFlow

2019-10-22

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不知TensorFlow如何处,一文书下备忘录。

电脑配置

Win10-64位
NVIDIA GeForce GTX 950M

除非电脑配置特别好，否则不要直接用 conda install tensorflow。

安装CUDA

CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
CUDA参考手册：https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/9.0/Prod/docs/sidebar/CUDA_Quick_Start_Guide.pdf
imgae

这里安装CUDA9.0版本

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直接下载local版本(约1.4GB)就行，然后安装。这里的精简其实是完整版的意思，推荐安装这个(自定义以后可能还要装别的)

QQ截图20191022165123.png

这里勾选上，不需要安装Visual Studio

QQ截图20191022165140.png

next!!!

QQ截图20191022165450.png

配置Cudnn

下载地址(需要注册)：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
需要下载配合CUDA9.0版本的Cudnn

下载后解压，复制到CUDA安装目录下：默认是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\

QQ截图20191022171155.png

配置环境变量

在Path里加入环境变量(注意下CUDA的安装目录)：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64

配置TensorFlow

Conda创建一个新的环境(用于深度学习)

管理员身份打开Anaconda Prompt

QQ截图20191022175438.png

新建环境：

1	conda create -n tsfw python=3.6.5

tsfw是环境名，可以自己取，后面我这里是指定了python版本是3.6.5，另外注意：

这里python不能用32位的
python的版本不能是3.7几的

启动环境：

1	conda activate tsfw

安装TensorFlow1.9.0

1	pip install tensorflow-gpu==1.9.0

测试代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tensorf')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

可能遇到的坑

1、Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

解决方案：需要下载安装一个文件：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/raw/master/1.9.0/py36/CPU/avx2/tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
下载后复制它的完整目录，打开之前的tsfw环境，用pip安装这个文件：

1	pip install 下载目录\tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

2、Passing (type, 1) or ‘1type’ as a synonym of type is deprecated…

QQ截图20191022190019.png

numpy版本过高，下载一个低版本的。

1	pip3 install numpy==1.16.0

完结、撒花 ✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

本文作者： 本该如此
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最后更新： 2020年10月09日 22:44:30
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