Confirmar los gráficos de soporte CUDA
En primer lugar, asegúrese de que se NVIDIA, por supuesto, AMD está también apoyó la tarjeta gráfica, pero no se utiliza comúnmente;
NVIDIA tarjeta gráfica Geforce GTX, tres series Quadra y Tesla, a continuación, a la siguiente página web para ver si el apoyo Cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
Haga clic en el siguiente enlace para ver la versión gráfica de cada serie de CUDA de soporte
Instalar el controlador de gráficos
CUDA proceso de instalación, puede probar una variedad, todo el controlador de tarjeta gráfica se rompe, puede volver a instalar; [I como este, entonces la vida y la muerte no está instalado en CUDA, vuelva a instalar el controlador, get]
En https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn obtener la última versión del controlador de gráficos de su propio;
Descarga, haga doble clic en la instalación;
instalación del controlador Cuda
CUDA acceso al sitio de descarga: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit , se puede ver la actual versión más reciente de CUDA, se puede descargar la versión anterior del controlador seleccionando los siguientes lanzamientos "heredados" enlace;
Recomendado para elegir la instalación personalizada, y luego simplemente comprobar CUDA, se recomienda instalar en la ruta del archivo por defecto;
El directorio bin bajo la ruta de instalación establece una variable de entorno : C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin
cudnn biblioteca de instalación
biblioteca CuDNN (La biblioteca NVIDIA CUDA® profunda red neuronal ) es CUDA paquete de actualización para el fondo de las redes neuronales, TensorFlow va a usar durante acelerada estudio en profundidad en la GPU NVidia. Se puede descargar desde aquí, véase: https://developer.nvidia.com/cudnn .
En primer lugar NVidia Para registrar una cuenta de desarrollador, es gratis. Después de iniciar sesión, verá una variedad de descarga CuDNN;
CUDA y cudnn versión debe corresponder estrictamente para ver la correspondencia entre https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
La descarga es un archivo ZIP contiene varias carpetas, cada carpeta contiene archivos CuDNN (una DLL, un archivo de cabecera y un archivo de biblioteca). Encuentra el directorio de instalación de CUDA, no debería ser algo como esto:
C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0
Podemos ver en la tabla de contenido del archivo ZIP también en este directorio, hay un compartimiento, un incluyen, un lib y así sucesivamente. Copiar los archivos desde postal a los directorios correspondientes.
Por ejemplo, los archivos de arrastrar cudnn64_7.dll a C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA v9.0 directorio \ \ bin, y otros similares.
Instalación tensorflow-GPU
Primero instale python3.6
La referencia de proceso específica mi otro blog, el enfoque aquí único registro
Antes de hablar de pitón no se recomienda la instalación de 64 bits, por lo que he instalado el 32, pero la vida y la muerte no está instalado en tf, siendo dada de la siguiente
Podría no encontrar una versión que satisface el requisito tensorflow-GPU ( desde versiones:) No hay distribución concordante para tensorflow-GPU
Más tarde reemplazado por 64 , que puede ser, y yo estaba borracho
A continuación, utilice la pipa instalar tensorflow
python3 -m pip instalar tensorflow-GPU
Si la instalación es muy lenta, se puede utilizar una fuente doméstica espejo
python3 -m pip instalar tensorflow-GPU -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted huésped pypi.douban.com
Incluyendo el papel de pypi.douban.com --trusted huésped es la obtención de un certificado de autenticación SSL
Verificar que la instalación se ha realizado correctamente
importación tensorflow como tf de impresión ( ' GPU ' , tf.test.is_gpu_available ()) # GPU Verdadero
Mostrar GPU está disponible, el éxito;
Si el controlador de CUDA tiene un fallo, puede parecer cudart64_XX.dll agote, donde XX es el número de versión.
ImportError: Podría no encontrar ' cudart64_100.dll ' . TensorFlow requiere que este DLL puede instalar en un directorio que se nombra en su% PATH variable de entorno%.
Descargar e instalar CUDA 10.0 de esta URL: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
Siga las instrucciones para descargar CUDA 10,0, por encima de tf1.13 versión requiere CUDA versión 10.0 ;
Si el controlador de CUDA correctamente, pero CuDNN conductor tiene un fallo, puede parecer que decir cudnn64_X.dll falta algo, en donde X es un número de versión.
referencias:
https://blog.csdn.net/hzk594512323/article/details/86082852 instalación de pepita de Python falla ---- No se pudo encontrar una versión que satisface el requisito xxxx (de versiones :)
### El siguiente es un tutorial de instalación de CUDA
https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/8367706.html window10 de montaje pitón + CUDA + + CuDNN TensorFlow Referencia Principal]
https://blog.csdn.net/u014695788/article/details/93246548 pitón CUDA configuración
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29841665 acelerado aprendizaje profundo con GPU: CUDA instalación de Windows + TensorFlow tutorial
https://www.360kuai.com/pc/9290487ad261e50da?cota=4&tj_url=so_rec&sign=360_57c3bbd1&refer_scene=so_1 tensorflow versión corresponde a la relación versión con CUDA cuDNN