趟过无数坑,终于能感受到gpu加速带来的快感了
趟过无数坑,终于安装好了gpu版本的tensorflow。
安装需要用到的工具:
vs2015、cuda 8.0、cudnn 6.0、 anaconda、 tensorflow
安装步骤:
一、安装cuda 8.0:
1. 下载cuda8.0和cudnn5.0:
(1)、从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载cuda 8.0;
(2)、从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn 6.0;
2. 安装显卡驱动:从http://www.geforce.cn/drivers下载匹配的驱动,默认本机已安装;
3. 安装cuda8.0:双击cuda_8.0.44_windows.exe直接进行安装即可,默认安装到C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit目录下;
4. 验证cuda8.0已正确安装:
(1)、打开cmd,输入$ nvcc -V,结果如下图:
(2)、编译cuda8.0自带的samples:在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0目录下,用vs2015,打开Samples_vs2015.sln,在Release下,选中解决方案Samples_vs2015,重新生成解决方案,第一次编译会提示找不到”d3dx9.h”、”d3dx10.h”、”d3dx11.h”头文件,可从https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=6812 下载DXSDK_Jun10.exe,按照默认安装即可;然后重新打开Samples_vs2015,再次编译即可。
(3)、执行C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64\Release目录下的deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe:
出现如下结果即说明安装成功。
二、 安装cudnn6.0:
(1)、解压缩:会生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录;
(2)、分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5对应的include、lib、bin目录下即可。
三、 安装 anaconda:
最新版anaconda是python 3.6版本的,而tensorflow一般是用python 3.5,所以需要创建一个3.5的环境
conda create -n tensorflow python = 3.5
四、 安装tensorflow:
可以参考官方教程 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 来安装
至此安装工作全部完成,就可以使用tensorflow来进行深度学习的开发了,当然还有一些库的安装,just like opencv pillow-python等等。