本文主要是介绍win10 + GTX1080配置TensorFlow GPU开发环境，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
之前整理了一篇在linux上安装Tensorflow GPU开发环境的博客,现在将Windows上配置的方式也整理一下
安装准备
操作系统: Windows 10
Python版本: 3.6.5
TensorFlow-GPU版本: 1.6.0
Cuda版本: cuda_9.0.176_win10.exe
Cudnn版本: cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
以上为我的安装环境所选择的安装包的版本,
安装时安装包的版本对应关系可以见: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
安装过程
1. 安装python,一直下一步即可
2. 安装Cuda,一直下一步,安装完成之后可以看到,环境变量中出现:
在Path中配置为(已经有的不用再次配置):
点击确定
在dos控制台输入: nvcc -V,(输入命令时注意V要大写)出现:
说明Cuda安装成功
3. 安装Cudnn,解压cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
将Cudnn包中所带的文件放到Cuda目录(上面的CUDA_PATH的路径)下对应的文件夹即可
注意: 不要直接覆盖目录,是将文件进行拷贝,根据文件夹
Cudnn文件夹下的: bin/cudnn64_7.dll 拷贝到 Cuda文件夹下的 bin/ 目录下
Cudnn文件夹下的: include/cudnn.h 拷贝到Cuda文件夹下的 include/ 目录下
Cudnn文件夹下的: lib/x64/cudnn.lib 拷贝到Cuda文件夹下的 lib/x64/cudnn.lib目录下
Cudnn解压后的文件夹:
Cuda的目录下的文件夹:
4. 安装tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.6.0安装过程中可能会因为网络原因导致安装中断,多试几次,安装成功之后,打开dos控制台,进行测试
> python> import tensorflow as tf> a = tf.constant(1)> b = tf.constant(2)> sess = tf.Session()> print(sess.run(a+b))3可以正常输出结果,则tensorflow安装成功
问题点
在安装过程汇总有些机器在安装Cuda时出现了
“Visual studio integration failed”的问题, 具体报错如下:
解决方案,参照博客: https://blog.csdn.net/roger17/article/details/81068030
后顺利安装
这篇关于win10 + GTX1080配置TensorFlow GPU开发环境的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
