Windows 10 +Anaconda+tensorflow+cuda8.0 环境配置
tensorflow要求python3.5版本,anaconda2(python2.7)和3(python3.6)都需要额外安装3.5。因为已经装了anaconda2,本教程就用2好啦。
1. 安装Anaconda
官网地址:
https://www.continuum.io/downloads
下载完毕后打开安装包,一步一步安装就可以了。
注意安装之后需要把相关路径加入环境变量:
D:\Anaconda2
D:\Anaconda2\Scripts
D:\Anaconda2\Library\bin123
D:\Anaconda2\Scripts
D:\Anaconda2\Library\bin123
2. CUDA 8.0
1. 下载cuda8.0:
官网地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
百度云:下载cuda_8.0.61_win10.exe
2. 安装cuda8.0:
双击cuda_8.0.61_win10.exe直接进行安装即可,默认安装到C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit目录下;
3. 验证cuda8.0已正确安装:
在cmd命令行输入:
nvcc -V1
![](https://img2018.cnblogs.com/i-beta/1615496/202001/1615496-20200121222434214-2138572281.png)
安装完之后系统变量会自动添加上。
3. cuDNN 5.1
官网下载(需登录) :https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
百度云:下载cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip
解压后分别将三个文件放到cuda的相应安装目录下:
C:\cuda\bin\cudnn64_5.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include C:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
4. Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。所以需要用conda create创建一个python3.5的环境。
1. 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes12
conda config --set show_channel_urls yes12
2. 同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:
conda create -n tensorflow python=3.51
-n tensorflow: 环境的名字为tensorflow
打开环境:‘activate tensorflow’
关闭环境:“deactivate tensorflow‘’
3. 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:
activate tensorflow1
4. 安装gpu版本的TensorFlow
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 1
5. 测试tensorflow
打开anaconda prompt,激活环境并进入python:
测试代码如下:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
12345
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
12345
运行结果:
参考:
http://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138862.htm
http://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466
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原文链接:https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/72420890