Descripción]
Acerca de la instalación de la ventana TensorFlow- GPU artículo en la red entorno me gustaría tener mucho, pero ¿por qué escribir este artículo, es decir, el artículo en línea a la fosa. Debido a pip instalar tensorflow-GPU de forma predeterminada cuando tensorflow instalar la versión más reciente (actualmente 1,8). Sin embargo, tutoriales en línea y una versión estimado 1.7 son pequeñas, por lo que todos los artículos están escritos deben instalarse DUDA8.0, lo que resulta en la instalación de pequeñas series TensorFlow- GPU en un montón de la fosa, y, finalmente, mirando el mensaje de error, se ha instalado correctamente en, Comparte este artículo, por lo tanto, evitar pequeños socios en boxes CUDA8.0.
medio ambiente [Obligatorio]
- Anaconda3 (64 bits)
- CUDA 9.0
- CuDNN-7.0
- Python-3.5
- versión TensorFlow-gpu1.7 de los anteriores
[Instalación de Python]
1, descargar Python3.5 ;
2, el montaje Python3.5 (se puede instalar directamente, la ruta puede cambiar su propia configuración de la ruta).
3. Después de la instalación se haya completado, escriba cmd línea de comandos Python de entrada, para ver si la instalación se ha realizado correctamente.
[Instalación Anaconda3 (64 bits)]
1. Descargar Anaconda3 (64 bits) ;
2, instale el software (instalado directamente, no se explica en detalle).
[Instalación] CUDA y CuDNN
2, tienen que registrarse y rellenar la información correspondiente al descargar CUDNN;
3, el CUDA antes de la instalación, la actualización del controlador de gráficos, o bien ejecutar el programa se da más adelante (nota!);
4, la instalación de CUDA, elija una instalación personalizada y seleccione solamente CUDA otros componentes no se instala;
5, después de la instalación de CUDA, la descompresión cuDNN, archivo hay tres carpetas, estas tres carpetas guardadas en el directorio de instalación de CUDA, mi dirección es C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0
6, después de la instalación, añadir CUDA ruta de instalación en el entorno del sistema PATH: C: \ Archivos de programa \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin
Tensorflow-GPU [Instalación]
1, en el cmd, pip entrada instalar tensorflow-GPU == 1.8.0;
2. Si se le pide actualizar PIP, a continuación, siga las instrucciones para actualizar su propio comando;
[Test]
Por último, entramos portátil jupyter (IDE Python nativo Anaconda, se sienten muy buen uso) Introduzca un código para probar la entrada de documentos oficiales sobre:
Ver código
Si no hay error, y el resultado es exitoso, entonces se demuestra que la instalación se ha realizado correctamente.
modo de adquisición de la fuente, el número total de RaoRao1994 públicas afectadas, en maravillosa de ver - de todos los artículos, puede obtener los recursos del enlace de descarga
Obtener más recursos, por favor preste atención al público el número total de RaoRao1994
