Резюме экологической информации
- графический процессор: nVidia GeForce GTX 1050
- Анаконда: Анаконда 3
- КУДА: 11.0
- cuDNN: cudnn-11.0-окна-x64-v8.0.5.39
- tensorflow_gpu: 2.4.0
Проверить экологическую информацию
[Примечание] CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это вычислительная платформа, выпущенная производителем видеокарт NVIDIA. CUDA — это архитектура параллельных вычислений общего назначения, представленная NVIDIA, которая позволяет графическим процессорам решать сложные вычислительные задачи.
Поддерживать ли cuda: в соответствии сforums.developer.NVIDIA.com/he/thick-fo-ru-…Посмотреть ответ вЭн. Wikipedia.org/wiki/CUDA#G…Имеет следующее описание:
- CUDA SDK 8.0 поддерживает вычислительные возможности 2.0–6.x (Fermi, Kepler, Maxwell, Pascal) Последняя версия с поддержкой вычислительных возможностей 2.x (Fermi) (Pascal GTX 1070Ti не поддерживается)
- CUDA SDK 9.0–9.2 поддерживает вычислительные возможности 3.0–7.2 (Kepler, Maxwell, Pascal, Volta) (Pascal GTX 1070Ti не поддерживается. CUDA SDK 9.0 и поддержка CUDA SDK 9.2).
- CUDA SDK 10.0–10.2 поддерживает вычислительные возможности 3.0–7.5 (Kepler, Maxwell, Pascal, Volta, Turing). Последняя версия с поддержкой вычислительных возможностей 3.x (Kepler). 10.2 — последний официальный выпуск для macOS, так как поддержка будет быть недоступным для macOS в более новых версиях.
- CUDA SDK 11.0–11.2 поддерживает вычислительные возможности 3.5–8.6 (Kepler (частично), Maxwell, Pascal, Volta, Turing, Ampere)[33]. Новые типы данных: Bfloat16 и TF32 на тензорных ядрах третьего поколения[34]*. *
| Compute capability(version) | GPUs | GeForce | ... |
|---|---|---|---|
| 6.1 | GP102, GP104, GP106, GP107, GP108 | Nvidia TITAN Xp,Titan X,GeForce GTX 1080 Ti, GTX 1080, GTX 1070 Ti, GTX 1070, GTX 1060,GTX 1050 Ti, GTX 1050, GT 1030, GT 1010,MX350, MX330, MX250, MX230, MX150, MX130, MX110 | ... |
Установить Анаконду
This.Wikipedia.org/wiki/Anacon…
Anaconda предназначена для упрощения системы управления пакетами и развертывания. Пакеты Anaconda управляются с помощью системы управления пакетами Conda [6]. Более 12 миллионов человек используют дистрибутив Anaconda, а Anaconda имеет более 1400 пакетов обработки данных для Windows, Linux и MacOS [7].
Скачайте и установите на официальном сайтеwww.anaconda.com/и добавьте переменную среды
F:\*\Anaconda3
F:\*\Anaconda3\Scripts
F:\*\Anaconda3\Library\bin
Выполните команду в командной строке, чтобы убедиться, что добавление прошло успешно:
conda list
установка CUDA
ПроверятьWoohoo.tensorflow.org/install/search…
| Версия | версия Python | переводчик | инструменты для сборки | cuDNN | CUDA |
|---|---|---|---|---|---|
| tensorflow_gpu-2.4.0 | 3.6-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 8.0 | 11.0 |
Загрузите пакет с этой страницы:developer.NVIDIA.com/rough-tool-coni…
Проверьте, прошла ли установка успешно
C:\Users\xxx>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jun_11_22:26:48_Pacific_Daylight_Time_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.194
Build cuda_11.0_bu.relgpu_drvr445TC445_37.28540450_0
установка библиотеки ускорения нейронной сети cuDNN
developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn
Библиотека глубоких нейронных сетей NVIDIA CUDA® (cuDNN) — это библиотека примитивов глубоких нейронных сетей с ускорением на графическом процессоре. cuDNN значительно оптимизирует реализацию стандартных процедур, таких как уровни свертки, объединения, нормализации и активации для прямого и обратного распространения.
После входа в зарегистрированную учетную запись перейдите в этот интерфейс, чтобы загрузить cuDNN, соответствующий версии CUDA:developer.NVIDIA.com/Ren Cannon/Vinegar и др.-ааа…
Скопируйте и вставьте в соответствии с этим руководством
docs.NVIDIA.com/deep учитесь в…
Среда конфигурации
можно использоватьconda env listчтобы увидеть среду, созданную в Anaconda
После открытия командной строки вы можете использовать следующие команды для управления средой под Windows:
conda create -n xxx pip python=3.6Создайте среду с именем xxx с python=3.6.
activate xxxЧтобы ввести окружающую среду XXX
conda deactivate xxxВыйти из среды xxx
Установить тензорный поток
activate xxxвойти в среду xxx
Используйте команду pip для установки соответствующей версии tensorflow:
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==2.4.0
Запустите следующий тестовый код в среде xxx:
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
Результатом является количество GPU, которые можно использовать:
(xxx) C:\Users\30819\Desktop>python 1.py
2021-03-14 17:12:59.896100: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2021-03-14 17:13:02.240782: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
2021-03-14 17:13:02.245444: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
2021-03-14 17:13:03.241515: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1720] Found device 0 with properties:
pciBusID: 0000:01:00.0 name: GeForce GTX 1050 computeCapability: 6.1
coreClock: 1.493GHz coreCount: 5 deviceMemorySize: 4.00GiB deviceMemoryBandwidth: 104.43GiB/s
2021-03-14 17:13:03.251678: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2021-03-14 17:13:03.262406: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublas64_11.dll
2021-03-14 17:13:03.266693: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublasLt64_11.dll
2021-03-14 17:13:03.283413: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cufft64_10.dll
2021-03-14 17:13:03.289394: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library curand64_10.dll
2021-03-14 17:13:03.303645: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cusolver64_10.dll
2021-03-14 17:13:03.310455: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cusparse64_11.dll
2021-03-14 17:13:03.316981: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudnn64_8.dll
2021-03-14 17:13:03.326594: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1862] Adding visible gpu devices: 0
Num GPUs Available: 1
Еще код, чтобы попробовать: