上次介绍了如何在windows配置非GPU版本的Tensorflow的安装,详情看这里。这次接着介绍GPU版本的如何安装。
1. CUDA、cuDNN安装
既然安装的是GPU版本,就需要安装CUDA和CUDNN,这个在笔者的文章中同样有说明,链接在这里。需要注意的是:cuDNN的版本选择是有规定的!cuDNN的版本选择是有规定的!cuDNN的版本选择是有规定的!往下看:
- Tensorflow 1.0 到Tensorflow 1.2 版本使用的是cuDNN的5.1版本
- Tensorflow 1.3 版本往后使用的是cuDNN的6.0版本。
cuDNN6.0版本可以在这里获取:(下载需要注册登录)https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0-zip
2. Tensorflow-GPU安装
配置好CUDA和cuDNN之后,就是进行Tensorflow-GPU的安装了,使用如下命令:
pip install tensorflow-gpu==1.4.0
- cudnn8.0的切记要输入1.4版本,否则更新版不支持,会出错!
3. 测试
在python中使用如下命令测试,效果图附上:
import tensorflow as tf # 引入 Tensorflow 库
gjm = tf.constant("Hello World ! I love TensorFlow ! ") #创建一个常量 Operation (操作)
sess = tf.Session() #启动一个 TensorFlow 的 Session(会话)
print (sess.run(gjm)) #运行 Graph (计算图) python3.x 专用语法
sess.close() #关闭 Session (会话)
成功安装tensorflow-gpu
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