大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

参考:https://blog.csdn.net/gyp2448565528/article/details/79451212

按照原博主的方法在自己的机器上会有一点小错误,下面的方法略有不同

 

环境:win10 64位系统,带nVidia显卡

https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus查看是否支持自己的显卡用于加速训练

学tensorflow之前试过一次安装GPU版本的TF,网上有很多教程,看着都挺繁琐,其实直接在anaconda里配置一下就好了,但anaconda默认下载源下载速度极慢,GPU版本的下载的时候总是出现错误:multiple error,百度了一下没找到错误原因,应该是下载速度过慢导致的类似time out 的错误,作罢。现在用CPU版的TF训练网络速度实在不能忍,于是昨晚按照上面贴出的博文的方法,折腾了一番,最终成功安装,现在捋一捋,步骤如下:

 

1. 下载安装anaconda,安装时注意勾选add anaconda to my PATH environment variable

 

2. 打开cmd,输入以下命令:

conda create -n tensorflow pip python=3.6

遇到y/n时都选择y(我的python版本是3.6的,所以使用3.6的版本)

 

3. 输入命令:

activate tensorflow

 

4. 由于默认源下载速度极慢,安装图中会出现timeout错误,遂改用国内的源,采用pip安装,一开始按照原博主的方法输入这个命令:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

后面的-i可能是-index-url的缩写(我猜的),安装其他包时也可以加入这句来指定为下载源,然而过了几分钟依然弹出timeout错误,又查了一下解决办法,加了一句--default-timeout=100,修改默认等待时间,即输入下面的命令:

pip install --default-timeout=100 --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

等待一段时间后,终于完成安装,如下图:
大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

接着在命令行输入python,再输入import tensorflow,提示没安装cuda:
大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

(图片引用自上面贴出的博文)

按照原文中提供的cuda和cudnn下载并安装,并在 “我的电脑-管理-高级设置-环境变量” 中找到path,添加以下环境变量(cuda使用默认安装路径):

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

 

 按照原文的方法,添加环境变量后输入命令:

import tensorflow

然而还是出现上面没有在path路径中找到dll文件的错误,于是输入下面的命令,打印当前的变量:

echo %path%

发现上面的4个环境变量并没有添加进去,原来还需要重启一下,重启之后再输入上面的命令,发现4条环境变量已成功添加

再在命令行里输入:

activate tensorflow

再输入:

python

再输入:

import tensorflow

终于没再弹出错误:

大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

 

 

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注意,上面安装的tf在anaconda navigator里创建了一个名为tensorflow的环境,但在这个环境里是找不到tensorflow的包的,因为这个tf是通过pip安装的,所以不会在里面显示,但这个包的确被安装到anaconda的这个新环境的路径里了,只是不能用navigator来管理

 

在pycharm中的配置:

file--settings--project interpreter,单击右边的齿轮图标,选择add local,添加本地解释器,如图:

大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

 

切换到existing environment,找到刚安装的tensorflow环境里的python.exe,单击OK:

大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

 

 project就切换到含有tensorflow-gpu包的新环境里:

大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

 

等等。。。。为什么package里找不到tensorflow?原来是使用了conda package manager,把它点掉,这样就能正常在PC里使用TF啦:

大数据集群运维(65)tensorflow-gpu在win10下的安装教程

 

以后如果想在这个环境里安装新的包,应该是在命令行里activate tensorflow,然后再pip install XXX。。。



 

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