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tensorflow 不调用显卡 win10 安装GPU版本te

tensorflow 不调用显卡 win10 安装GPU版本te

作者: 壹刀_文 | 来源:发表于2018-08-21 15:15 被阅读4次

换了一个好显卡,训练模型的时候比AWS租的慢几十倍??
看看这一轮训练的时间,长到天荒地老。


image.png

这简直是一件不能接受的事,难道钱打水漂了?
No,我们 too young too simple!

先使用 nvidia-smi 命令检查一下。
'nvidia-smi' 命令可以在linux下直接使用,在windows下直接执行会报错:

image.png

直接解决办法是到 'NVSMI' 目录下去执行,通常目录位置为:
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
执行结果如下:

image.png

看吧, Process name里面没有一个python, 说明根本没有调用显卡来进行计算。

  1. 先卸载目前的tensorlfow :
    pip uninstall tensorflow -y
  2. 然后安装GPU版本的tensorflow:
    pip install tensorflow-gpu -UI
    如果pip下载实在是太慢,或者容易掉线的话,建议直接复制地址用工具下载,速度杠杠
    下载whl文件,安装只需要到文件所在位置,执行
    pip install tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装结束! 运行试一下,提示错误就来了-_-!!~:


image.png

去下载了windows版本


image.png

下载bese installer 以及 4个 patches

在这之前要记得安装NVIDIA驱动,地址为:
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

以上成功安装完成后 , 不出意外的还有问题(喝口水平静一下)

image.png
下载地址:
https://developer.nvidia.com/cudnn
这个下载需要注册,验证邮件以及填一下表格。
下载后得到三个文件夹 ,需要复制到路径中。
image.png

查找路径可以输入命令:
echo %path%

image.png

找到本机的CUDA地址,我的是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
三个文件夹复制过去。再调用一下

image.png

表示------‘呵呵‘
升级 numpy / 卸载 unmpy 再重装:
pip uninstall numpy
pip install numpy --upgrade
numpy 的版本需要注意一下

image.png
需要 numpy<=1.14.5,>=1.13.3,

再运行 nvidia-smi 看看


image.png

运行速度改变了


image.png

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