1. Настройте среду Python
Короче говоря, используйте Anaconda напрямую для установки среды Python вместе с некоторыми часто используемыми пакетами.
Официальный сайт относительно медленный, вы можете использовать зеркальный сайт Tsinghua с открытым исходным кодом, чтобы загрузить соответствующую версию:
Зеркала. Дыхание. Его четырехлетний план. Квота. Талант/анаконда/AR…
В этой статье используется версия Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64, поскольку новая версия может иметь различные проблемы с адаптацией.
Процесс установки не будет повторяться, не забудьте выбрать устаревшую опцию «Настроить переменные среды».
После успешной установки вы можете проверить версию Python:
2. Установите драйвер NVIDIA
Адрес официального сайта:Woohoo. NVIDIA. Can/force/day…
Примечание. После поиска подходящего драйвера по умолчанию будет загружен драйвер версии DCH, и при установке могут возникнуть следующие проблемы.
Поэтому при скачивании нужно убрать dch в ссылке и скачать стандартную версию драйвера
Та, что выше, является стандартной версией, не загружайте ее как версию DCH ниже.
3. Установите CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это архитектура параллельных вычислений, представленная NVIDIA для собственного графического процессора, которая позволяет графическому процессору выполнять массивные параллельные вычисления и решать сложные вычислительные задачи.
CUDA — это, по сути, набор инструментов (ToolKit), в этой статье выбирается версия CUDA 10.
После успешной установки перейдите в cmd для выполнения nvcc -V, вы увидите информацию о номере версии
4. Установите CUDNN
Как упоминалось выше, CUDA — это не библиотека GPU-ускорения для нейронных сетей, она предназначена для различных приложений, требующих параллельных вычислений. Для более быстрого обучения нейронной сети необходимо дополнительно установить cuDNN.
Библиотека глубоких нейронных сетей NVIDIA CUDA® (cuDNN) — это библиотека примитивов для глубоких нейронных сетей с ускорением на графическом процессоре. Цитировать cuDNN обеспечивает высокооптимизированные реализации стандартных процедур, таких как прямая и обратная свертка, объединение, нормализация и уровни активации.
Другими словами, cuDNN можно понимать как SDK, пакет ускорения, предназначенный для нейронных сетей.В этой статье выбрана версия cuDNN v7.6.5.32.
Разархивируйте архив cnDNN и скопируйте папку cuda в каталог установки CUDA.В этой статье используется путь по умолчанию:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
После завершения распаковки нужно добавить путь к его bin в переменную Path системной переменной и установить пункт вверху:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cuda\bin
5. Установите TensorFlow
При установке Anaconda также устанавливается pip инструмента управления пакетами Python.Здесь вы можете напрямую использовать команду pip install для установки TensorFlow.
Чтобы ускорить установку, используйте команду -i для установки исходного пакета Tsinghua.В этой статье устанавливается версия 2.0.0 TensorFlow GPU:
pip install -U tensorflow-gpu==2.0.0 -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Во время установки в некоторых пакетах могут возникать ошибки, например, сбой установки Wrapt.
Просто выполните команду для установки тех пакетов, которые неверны, например:
pip install -U --ignore-installed wrapt
Затем переустановите TensorFlow.
6. Hello World
После установки перейдите в Hello World Введите ipython в cmd и выполните
import tensorflow as tf
Если возникает ошибка, связанная с numpy, она может быть вызвана несоответствием версии Используйте команду pip show numpy, чтобы увидеть, что текущая версия numpy — 1.15.4, а затем используйте источник Tsinghua для установки последней версии numpy.
pip install --upgrade numpy -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Обновите версию до 1.21.4
попробуй сноваНа этом установка TensorFlow завершена.
ссылка
Пакет установки:blog.CSDN.net/Цзы Мяо 55214…
Источник Цинхуа:pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple