之前摸索tensorflow的时候安装踩坑的时间非常久,主要是没搞懂几个东西的关系,就在瞎调试,以及当时很多东西不懂,很多报错也一知半解的。这次重装系统后正好需要再配置一次,把再一次的经历记录一下。我的电脑是华为的matebook13,intel i5-8625U,MX250显卡,win10系统。(不得不吐槽很垃圾,只能满足测试测试调调代码的需求)

深度学习利用Tensorflow平台,其中的Keras Sequential API对新用户非常的友好,可以将各基础组件组合在一起来构建模型。

(官网: https://tensorflow.google.cn/"text-align: center">Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

安装Tensorflow 分为 tensorflow_cpu 和 tensorflow_gpu版本

GPU就是用来渲染计算的,GPU版本计算性能是CPU的百倍之快。如果电脑没有独立显卡只能用CPU版本计算。

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

CPU版本安装:

tensorflow_cpu版本只需要安装anaconda后在anaconda prompt里面pip install tensorflow_cpu==(版本号) 即可。安装anaconda的方法见GPU版本里面。

注意查下python和tensorflow_cpu适配的版本号。

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

GPU版本安装

tensorflow_gpu版本安装大致分为三步:1、安装anaconda 2、安装cuda和cdunn 3、安装tensorflow_gpu。其中第一步和第二步的顺序可以调换,就是安装完了前面三个东西再安装tensorflow即可。

tensorflow最近出了2.0版本,和1.0大版本有一些区别。具体我还没有去了解,代码不一定兼容,需要注意一下。这三个步骤的版本需要格外的注意,一旦三个自己的版本互相不兼容或者和电脑的显卡不兼容,就用不了。所以安装前看看要安装的tensorflow版本。先查好显卡的算力,然后适配的相应版本再安装,否则踩坑要很久。

首先确定电脑所能支持的tensorflow版本,根据tensorflow官网所给配置,我们要去检查电脑gpu的cuda支持版本,再去对应下载python版本和tensorflow版本。

右键 桌面>NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

上图说明我的显卡所支持的cuda版本为11.1(向下兼容)

Tensorflow配置window官网:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

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以我电脑为例,之前我用的是3.7.3的版本。这次重装系统后安装的是3.8.3。

cmd查看python版本:Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

我之前tensorflow用的是1.13的版本,这次因为已经安装了python3.8,因此打算安装2.0版本。如果仍需要低版本需要重新安装python较低的版本或者搭一个虚拟环境(但不是很建议)。

第一步,安装anaconda

anaconda会对应安装python环境,不一定要最新的, 最新的python版本不一定有兼容的cuda加速,有cuda加速也不一定支持电脑的显卡。

官网安装:https://www.anaconda.com/products/individual,之前版本如果官网没有可能需要找资源。

第二步,安装cuda工具包

(官网:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-toolkit)

CUDA是 NVIDIA 专为图形处理单元 (GPU) 上的通用计算开发的并行计算平台和编程模型。借助 CUDA,开发者能够利用 GPU 的强大性能显著加速计算应用。在经 GPU 加速的应用中,工作负载的串行部分在 CPU 上运行,且 CPU 已针对单线程性能进行优化,而应用的计算密集型部分则以并行方式在数千个 GPU 核心上运行。使用 CUDA 时,开发者使用主流语言(如 C、C++、Fortran、Python 和 MATLAB)进行编程,并通过扩展程序以几个基本关键字的形式来表示并行性。由于tensorflow最高版本对应的是cuda10.1版本,那下载cuda10.1即可。安装包链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

CUDA的下载需要挂载VPN,否则下下来只有1kb (好像后面又不一定需要VPN,可以直接下载试试)

自定义安装,安装的东西全选了,尽量不要改安装位置

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

安装完之后安装cuDNN, cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.注意安装的版本,选择自身cuda版本对应的cudnn下载。

官网:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive ,cuDNN的下载需要注册官网的账号

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

下载好的cudnn文件解压后,将文件夹内的文件放到cuda对应文件夹下,注意:是文件夹内的文件,而不要直接复制替换文件夹

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

第三步,安装tensorflow—gpu

在anaconda prompt里面安装:pip install tensorflow-gpu , 后面可以指定版本号,下载慢挂载一个镜像源 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

安装完成:

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

测试是否安装成功:

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

True即表示安装成功了。

查看版本号:Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

至此安装成功,可以跑一个小程序测试一下。

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
 
a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)
print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())

显示“GPU True”, 也即代表GPU版本安装成功。

经过几天调了一下代码之后发现tensorflow2相对与1还是有挺多改动的,1里面能够运行的代码可能2里面需要一定的修改。

关于Tensorflow2和1上面keras的一些区别可以搜一下相关的资料。

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Window10安装Tensorflow,Win10,安装TensorFlow,CPU,Win10,安装TensorFlow,GPU

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