Tutorial de descarga e instalación de Tensorflow 2.3.0-GPU en Windows
Nota:
Para instalar TensorFlow-GPU, debes confirmar que hay al menos una GPU NVIDIA en la máquina. Si ya tienes una, primero debes instalar los frameworks de NVIDIA cuda y cudnn para aprovechar las poderosas capacidades informáticas de la GPU.
Ver información de NVIDIA de la computadora
1. Haga clic con el botón derecho en el escritorio> Panel de control de NVIDIA
2. Haga clic en Ayuda> Información del sistema en la barra de menú superior
3. Haga clic en los componentes para ver información relacionada con NVIDIA
Uno, instale Visual Studio 2019
Después de encontrar la información de NVIDIA de su computadora, primero debe instalar vs2019, porque necesita compilar el código fuente de cuda con un compilador c ++ que admita el sistema operativo Windows durante la instalación de cuda.
(1) Descargar vs2019
Sitio web oficial de VS: Sitio web oficial de VS
Seleccione descargar en la barra de menú:
seleccione la versión gratuita de la comunidad comunitaria para descargar.
(1) Instalar vs2019
Después de la descarga, haga doble clic en el programa exe para instalar:
haga clic en Continuar para iniciar la preparación de la instalación: una vez
finalizada la preparación, aparecerá la interfaz de selección de instalación:
Se requiere C ++. Debido a que se requiere un compilador de C ++ para compilar el código fuente de cuda, se debe seleccionar la opción "Desarrollo de escritorio usando C ++".
Luego, inicie la instalación:
espere a que se complete la instalación, reinicie la computadora de acuerdo con las indicaciones y la instalación de vs2019 estará completa.
Después de reiniciar, la primera vez que abra vs2019, se le pedirá que se registre. Puede registrarse para obtener una cuenta de Microsoft e iniciar sesión de forma gratuita, o puede "hablar más tarde".
Luego ingrese a la interfaz de opciones:
seleccione e inicie vs2019:
si no hay un mensaje de error, demuestra que vs2019 se ha instalado correctamente.
Dos, instala cuda
(1) Descarga el instalador de cuda
El programa de instalación de NVIDIAcuda se puede encontrar en el
enlace del sitio web oficial de NVIDIA : enlace del sitio web oficial de NVIDIA
haga clic para descargar
De acuerdo con la información de mi versión de NVIDIA, elijo la descarga de la versión de Windows cuda11.0:
haga clic en Windows-> x86-64-> 10-> exe a su vez (local)
Interfaz de descarga de Cuda, donde el instalador base es el paquete de instalación principal del programa cuda
(2) Instalar auda
Haga doble clic para ejecutar el archivo del instalador base descargado (cuda_11.0.3_451.82_win10.exe):
seleccione la ruta del archivo de extracción: la
ruta predeterminada generada en función del nombre de usuario se muestra en el cuadro de ruta de extracción, y la ruta predeterminada se puede utilizar durante mucho tiempo, intente Se utiliza la ruta predeterminada y es posible que se informe de un error más adelante. Después de especificar la ruta, haga clic en Aceptar para comenzar a extraer la ruta del archivo.
Una vez completada la extracción, se inicia el programa de instalación y se realiza la verificación de compatibilidad del sistema:
dado que el vs2019 está preinstalado y el hardware de GPU está disponible, puede pasar sin problemas.
Después de pasar la verificación, ingresará a la interfaz "Acuerdo de licencia de software de NVIDIA".
Seleccione "Aceptar y continuar" para ingresar a la interfaz "Opciones de instalación":
generalmente seleccione el modo simplificado para satisfacer las necesidades de entrenamiento de redes neuronales y luego el siguiente paso.
Espere pacientemente a que se complete la instalación. La
instalación se realizó correctamente. Imagen:
Iniciar sesión / registrar una cuenta de NVIDIA
(3) Verifique la instalación de cuda
NVIDIA cuda agregará automáticamente variables de entorno al sistema. Una vez completada la instalación, debe hacer que las variables de entorno recién agregadas tengan efecto para verificar la instalación.
Hay dos formas de hacer que las variables de entorno surtan efecto:
① Reinicie la computadora
② Para el sistema win10, ingrese "cmd" en la función de búsqueda junto al menú de inicio y
seleccione "Ejecutar como administrador".
Este paso es para asegurarse de que el sistema pueda recargar las variables de entorno para que La nueva variable de entorno entra en vigor.
Después de cargar manualmente las variables de entorno o reiniciar y cargar las variables de entorno, puede verificar la instalación de cuda:
ingrese el comando: nvcc -V
imprimirá la información de la cuda instalada, lo que indica que la instalación de cuda está completa.
Tres, instala cudnn '
(1) Descarga cudnn '
Ingrese a la interfaz del sitio web oficial de NVIDIA y descargue el cuDNN correspondiente a cuda:
Enlace del sitio web oficial : Enlace del sitio web oficial Enlace de
descarga de Cudnn : Enlace de descarga de Cudnn
Haga clic en descargar
para iniciar sesión o registrarse (gratis) para
descargar el paquete comprimido:
(2) Instalar cudnn
Descomprima el paquete comprimido:
copie todos los archivos de la carpeta cuda en el directorio de instalación de cuda, sobrescriba los archivos originales y luego podrá instalar cudnn con éxito.
El directorio de instalación de cuda se puede encontrar en las variables de entorno del sistema:
Cuda-path is cuda Directorio de instalación.
Cuarto, instale Python
(1) Verifique la instalación de Python. Se
puede ver que la versión de Python que instalé es python3.7.4.
Si Python no está instalado, puede verificar el tutorial de instalación relevante usted mismo , que se omite aquí.
Cinco, instala anaconda
(1) Verifique si anaconda está instalado
Abra la terminal (win + R-> ingrese cmd) e ingrese conda –version en cmd.
Si anaconda no está instalado, puede verificar el tutorial de instalación correspondiente usted mismo , que se omite aquí.
(2) Verifique el entorno instalado
Ingrese conda info --- envs en cmd.
Si no se crea ningún otro entorno, solo hay un entorno raíz / base predeterminado en anaconda.
(3) Cree un entorno python3.7.4
conda create --name tensorflow python = 3.7.4
Si aparece la advertencia anterior: no entre en pánico, simplemente siga las instrucciones para ingresar, continúe ingresando:
conda update -n base -c defaults conda, actualice anaconda
en el "Proceed ( ? bajo [y] / n) "problema, ingrese y para continuar el proceso de configuración, si aún genera el error, luego vuelva a ingresar: Conda
the Create -n py36 Python = 3.6; tarde o temprano aparecerá: Solving environment: done
visible en este momento ya anaconda 4.8.4 La última versión.
En este punto, continúe creando un entorno virtual llamado tensorflow python3.7.4 environment: conda create --name tensorflow
python = 3.7.4; en la pregunta de "Proceed ([y] / n)?" Generada, ingrese y para continuar con la configuración proceso.
(4) Activar el nuevo entorno
conda active tensorflow
vea el entorno instalado y
descubrió que, además del entorno raíz predeterminado original, hay un tensorflow más.
El (tensorflow) de la izquierda representa la entrada al nuevo entorno virtual, aquí está el tensorflow.
(5) Salga primero del entorno actual
El
nombre del entorno Desactivar ((tensorflow) a la izquierda) desapareció, lo que indica que se ha salido.
(6) Verifique que la versión de Python en el entorno de tensorflow sea correcta
Activar el entorno de TensorFlow: activar TensorFlow
Verifique la versión de python: python --version
Seis, instale TensorFlow
Ingrese pip install TensorFlow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple/ y
use "-i" para cambiar a la fuente espejo de Douban (pronto) y
espere a que la instalación sea exitosa.
Una vez completada la instalación, ingrese el siguiente comando en la consola del terminal para verificar la instalación:
aquí, la instalación del entorno tensorflow-GPU 2.3.0 está completa.
Siete, crea un entorno virtual en Pycharm
(1) Cree una nueva carpeta vacía y recuerde la ruta
(2) Abra pycharm, haga clic en archivo, haga clic en configuración
Seleccione el intérprete del proyecto, haga clic en el menú desplegable y haga clic en mostrar todo
Haga clic en el signo más en la esquina superior derecha
Seleccione el entorno virtualenv, seleccione la nueva ruta del entorno, seleccione la ruta de la carpeta que acaba de crear, el intérprete base seleccione la ruta del intérprete del sistema python, haga clic en Aceptar:
Elige un nuevo entorno
(3) Después de que la creación sea exitosa, la carpeta recién creada será así:
(4) Haga clic en el terminal en la parte inferior de la ventana de pycharm, salga de la ventana de comandos, ingrese la ruta y ejecute activar, puede ingresar al entorno virtual
