安装Cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.13.1

2021-12-22 22:40:58

我的安装版本：

win10 x64
VS2015
conda python 3.7
显卡 GTX 940mx
Cuda 9.0
cudnn v7.3.1
Tensorflow-gpu 1.13.1

1.安装Anaconda

　　自动安装python3.7

2.安装VS2015

　　tensorflow其实是基于VC++2015开发的，所以需要安装vs2015

　　下载地址 https://pan.baidu.com/s/1F7g4sn5qj82RI0syjznFMQ 密码：fe9f

　　https://my.visualstudio.com/Downloads?q=visual%20studio%202015&wt.mc_id=o~msft~vscom~older-downloads

3. 安装显卡驱动

　　去官网找适合自己型号即可

4. 安装CUDA

　　显卡型号支持：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

　　下载安装CUDA，安装好之后把CUDA安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下的bin和lib\64添加到Path环境变量中

　　在命令行输入nvcc --version(或者nvcc -V，大写的V)，出现此图说明成功安装了vs+cuda+cudnn

　　如果之前已安装高版本显卡驱动，安装CUDA时需要自定义并取消最下面的驱动安装，否则也会安装失败。

5. 安装cuDNN

　　下载CuDNN需要注册账号

　　解压压缩包，把压缩包中bin，include，lib中的文件分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0目录下对应目录中

6. 拷贝dll

　　把C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Tookit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64\cupti64_80.dll拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

7. 进入cmd，安装gpu版本的TensorFlow

　　要注意用conda装tensorflow时候，会自动下载cuda和cudnn，如下图所示，我想要cuda9.0，却被conda自动安装了10.0；

　　而这里用conda自动安装的版本可能和直接在电脑上安装的cuda版本不一致，所以在安装好pip install tensorflow-gpu==1.13.1之后，要重新安装pip install cudatoolkit==9.0（不用卸载cudatoolkit，因为卸载cudatoolkit会将tensorflow-gpu等相关文件一并卸载，直接装需要的cudatoolkit版本，就会将原先的版本卸载掉，再安装新的版本），否则会报内外版本不一致的错误。

安装tensorflow时，直接在命令行输入安装速度会很慢，可以尝试使用国内的镜像

可以在使用pip的时候在后面加上-i参数，指定pip源

eg: pip install *** -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

　　中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

　　豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

　　清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

　　中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

8. 测试是否安装成功　

import tensorflow as tf

x= tf.random_normal((10, 10))

y = tf.random_normal((10, 50))

z = tf.matmul(x, y)

sess = tf.InteractiveSession()

sess.run(z)

print(z)