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Tensorflow-gpu安装记录

  • 安装配置
  • 查看当前显卡信息
  • 安装Visual Studio2017
  • 配置Python环境
    • 安装Python
    • 安装virtualenv库
    • 创建虚拟环境
    • 激活虚拟环境
    • 安装Tensorflow-gpu库
  • 安装CUDA
  • 配置cuDNN
  • 各种测试
    • 测试CUDA和cuDNN是否匹配
    • 测试CUDA是否可用
    • 测试GPU是否可用
    • 测试Tensorflow-gpu是否可用
      • 出现DLL load failed: 找不到指定的模块的解决方案
    • 运行一段程序查看是否真正使用了GPU

安装配置

  1. 系统：Windows10
  2. 显卡：QTX1080Ti
  3. ViisualStudio：2017
  4. Python：3.7.3
  5. CUDA：10.0
  6. cuDNN：7.6.0
  7. Tensorflow-gpu：1.13.1

查看当前显卡信息

  1. 在桌面空白处单击右键进入NVIDIA控制面板
  2. 单击界面左下角的系统信息
  3. 可在显示和组件两个选项卡中查看显卡信息

  4. GPU，CUDA，cuDNN的理解
  5. 驱动与CUDA的关系
    我的显卡驱动版本是411.31，所以我装的是CUDA10.0
  6. CUDA支持的GPU
    页面上给出了支持CUDA的GPU型号和对应的算力
    CUDA支持GTX1080Ti，且这款GPU的算力为6.1

安装Visual Studio2017

  1. 安装CUDA需要提前安装好Visual Studio，进入官网下载VS2017，社区版是免费的
  2. 勾选通用Windows平台开发、使用C++的桌面开发、Python开发、Visual Studio 扩展开发

配置Python环境

安装Python

进入Python官网下载Python3.7.3，安装过程中记得勾选加入环境变量那一项，这样就不用手动添加了

也可直接下载Anaconda搭载Python3.7版本的软件，下载地址：这里

安装virtualenv库

win+R 输入cmd进入命令行，在命令行输入

pip install virtualenv

创建虚拟环境

cd 进入希望存放虚拟环境的地址，这里方便演示，直接在F盘下创建了一个虚拟环境

virtualenv test_env

test_env可替换为你自己取的虚拟环境的名字

创建完成后可以看到创建的虚拟环境文件夹

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本文标签： 步骤 TI TensorFlow

版权声明：本文标题：Win10+1080Ti+VS2017+Python3.7.3+CUDA10.0+cuDNN7.6.0+Tensorflow-gpu1.13.1安装步骤 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1729150006a1336326.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。