Win10 64bit +VS2015+GPU版本MXNet+Tensorflow 1.3.0的安装

注,尊重原创,原文出自:http://blog.csdn.net/u010469126/article/details/75891967

其中蓝色部分为改动的()

说明:本文记录时间为2017.7.23。在此时Tensorflow在Win下的安装要求为系统64位且Python版本为3.5(现已经支持py 3.6),MXNet在Win下只支持Python 2。 

更新说明:在8月19日发布了Tensorflow1.3.0后,cudnn支持6.0而不再支持5.1,所以一定要选对版本哦。

一.安装Anaconda

由于Mxnet在win下只支持Python 2,tensorflow在win下只支持Python 3.5,所以选择Anaconda创建Python2和3共存的环境。

1. 安装Anaconda 2 作为主环境

a. 下载Anaconda。 
官网速度较慢,可考虑使用清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

b. 安装。 
默认安装位置为C:\Users\Che\Anaconda2,注意需如下图所示两项都选才能将其添加到环境变量。 
这里写图片描述

2. 安装Anaconda 3 环境

有两种方式安装Anaconda 3环境

  • ●conda创建 
    在CMD命令行中使用如下代码创建名为mxnet的环境,使用的是Python 3.5版本。
conda create -n py3 python=3.5 anaconda
  • 1

优点:简单;缺点:联网下载包,速度慢。

  • ●手动下载并安装(这种安装方式在以后的安装包的时候可能会存在问题,不建议) 
    • 下载Anaconda3
    • 安装Anaconda3的安装目录必须选在C:\Users\Che\Anaconda2\envs子目录下,名称“py3”可以自己取,并加在路径的最后。安装过程中注意一定取消取消掉第一个√,避免将Anaconda3添加到系统PATH路径下。 
      这里写图片描述

优点:安装时间短。

验证两种方式的Anaconda3环境创建成功与否:

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a. 在CMD里面直接输入

python
exit()
  • 1
  • 2

会看到启动Python 2.7,然后退出。 
这里写图片描述
b.使用如下代码切换到Python 3

activate py3
python
exit()
  • 1
  • 2
  • 3

此处的”py3”即之前Python3安装目录文件夹的名字。使用activate py3命令之后,在命令行前面会出现一个[py3]标记,此时使用任何的python命令都是在Python 3.5下进行的。使用如下命令可取消激活Python 3。

deactivate py3
  • 1

这里写图片描述

二.安装CUDA和cuDNN

cuda安装我是参照这个链接安装的:http://blog.csdn.net/u011821462/article/details/50145221

因为我们要安装GPU版本,所以需要 CUDA 和 cuDNN 的支持。 
1. 请先在 这里确认你的显卡支持 CUDA。 
2. 如果以上条件符合,那么可以开始从各自官网下载 CUDA 8.0 和 cuDNN V6.0的安装包

CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 
这里写图片描述

cuDNN: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download (需要注册)

这里写图片描述
3. 安装CUDA。双击执行安装程序,安装后会自动添加系统变量。 
测试安装是否成功:在CMD中输入“nvcc -V”。 
这里写图片描述
4. 安装cuDNN。解压后的另一个压缩文件文件继续解压,放到任何一个目录下(此处为D:\cuda),然后把所放的那个目录添加到Path 环境变量里。 
这里写图片描述
这里写图片描述
将下面这些文件复制到相应位置: 
D:\cuda\bin\cudnn64_6.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

D:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include

D:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

三.安装MXNet

参考网址: 
https://stankirdey.com/2017/07/04/upgrading-mxnet-from-0-9-to-0-10-on-windows-10/ 
下载准备: 
https://github.com/yajiedesign/mxnet/releases 上的两个文件,如图所示: 
- VC14 – prebuildbase_win10_x64_vc14.7z 
- 20170721_mxnet_x64_vc14_gpu.7z 
原文中没有说明白两个basepack都需要下载,三个文件下载知道为什么下载经常失败,下载了好久才下下来,当然你可以到这里下载三个文件  百度网盘 https://pan.baidu.com/s/1bpxx8MN  密码:vaan


1.将下载的两个文件解压到D:\mxnet\,将之前下载的cuDNN压缩包解压到D:\mxnet\3rdparty\cudnn

2.添加环境变量MXNET_HOME,值为D:\mxnet

3.添加环境变量Path的值: 
%MXNET_HOME%\lib;%MXNET_HOME%\3rdparty\cudnn\bin;%MXNET_HOME%\3rdparty\cudart;%MXNET_HOME%\3rdparty\opencv;%MXNET_HOME%\3rdparty\vc;%MXNET_HOME%\3rdparty\gnuwin;%MXNET_HOME%\3rdparty\openblas\bin;

说明:第2,3步在原文中是使用setupenv.cmd文件来执行,但自己操作中发现Path值的路径出现多加斜杠的错误,所以这里采用了手动操作的方法。

4.添加环境变量PYTHONPATH,值为:D:\mxnet\python(这一步是因为自己后续操作发现在其他位置无法导入mxnet模块,所以这里添加python的搜索路径

5.在CMD下进入D:\mxnet\python,执行

python setup.py install
  • 1

这里写图片描述
这里写图片描述
测试安装成功: 
这里写图片描述

到这里MXNet就安装好啦。Enjoy!(注意:环境变量配置好之后需要重新启动)

四.安装Tensorflow

Tensorflow官网:https://www.tensorflow.org/install/install_windows

●准备工作: 
1. 确保Python版本是3.5且系统为64位(非常重要)。 
2. 确保pip版本最新,可用python -m pip install -U pip 在CMD中升级pip 。 
3. 确保安装Visual Studio 2015 或者 2013 或者 2010。 
4. 确保已安装cuda和cuDNN。

●安装方式: 
由于我们是在py3子环境下安装了Python3,所以需先使用activate py3进入子环境。进入后,可使用官网提供的两种方式进行安装。

  • pip
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
  • 1
  • Anaconda
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
  • 1

注意:

在安装Tensorflow时很可能会出现 “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth” 的报错,这是setuptools版本太低导致。 
解决方法:pip install –upgrade –ignore-installed setuptools

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转载自blog.csdn.net/hsqaihkl/article/details/78788471