win10 配置tensorflow gpu版–不用装CUDA
win10 配置tensorflow gpu版–不用装CUDA
目前为止在win10系统里配置tensorflow gpu版的最好方法~~
安装anaconda python
从官网下载并安装anaconda （这个很多教程里都有啦，我就不写了）。
如果你下载的anaconda 自带的python是3.7的也没有关系，你可以在anaconda navigator 里自己创建一个新的基于python3.6的环境。像这样
anaconda navigator 界面
从新建的环境中打开cmd
从新建环境中打开终端
打开以后长这样
从新建环境里打开终端
检查一下你的python版本，更新conda （在打开的终端里输入这两行）
python --version
conda update conda (这个可有可无)
- 通过Anaconda Cloud Repositories安装TensorFlow-GPU
接着在终端里输入
conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
像这样
安装aaronzs
这是目前我知道的唯一能够支持win10的不用安装cuda等乱七八糟的包。它由Aaron Sun 发表在GitHub上，传送门aaronzs - Overview
继续在这个终端里写上这两行代码
conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn
这里的 -c 是 anaconda channel。
到这里就结！束！了！就是这么简单。只要你的电脑安装了anaconda, 并且显卡是NVIDIA的，就没有问题。
- 开始测试
打开你的python编辑器，比如pycharm. 新建一个python文件，写下这些测试代码
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
运行这个python文件。第一次运行的时候系统初始化需要的时间有点久，大概需要五分钟左右，你就会看见这样的结果
测试结果
就配好了！！
接下来你就可以在这个环境里继续安装你需要的库，比如keras, pillow等等，都只需要
pip install …
这么简单
配置好GPU 版的tensorflow跑起deep learning的算法来比CPU快很多，CPU需要二十多个小时的GPU只需要半个多小时。
感谢Aaron Sun~~
有问题请留言。
