1. Contenido de la instalación
- Anaconda安装
conda install cudatoolkit= 10.1
conda install cudnn=7.6
pip install tensorflow= 2.1 - instalación de Pycharm
Nota: Se puede instalar la versión GPU/CPU de los siguientes tutoriales
2. Requisitos previos de instalación
- La computadora no tiene python instalado (se puede desinstalar primero, porque el paquete de instalación de Anaconda contiene python)
- Si ha visto otros tutoriales y lo instaló antes pero la instalación falló, limpie los archivos relevantes instalados antes (puede usar el software Everything para buscar y eliminar)
3. Descarga de Anaconda
Instale estrictamente de acuerdo con la versión correspondiente y no habrá problemas (para la versión de instalación, consulte la versión de video en el punto 4 a continuación)
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
4. Tutorial de instalación del núcleo
Después de instalar Anaconda, abra Anaconda Prompt e ingrese:
1.conda create -n TF2.1 python=3.7 //conda create -n_create un nuevo entorno llamado TF2.1 con python3.7 versión
2. Seleccione "y" //Acepto instalar paquetes de software relacionados
3.conda activar TF2.1 //Ingresar al entorno TF2.1
4.conda install cudatoolkit=10.1 //Instalar Nvidia SDK versión 10.1
5. Seleccionar "y" //Aceptar instalar paquetes de software relacionados
6 .conda install cudnn=7.6 //Instalar el paquete de software de aprendizaje profundo de Nvidia versión 7.6
7. Seleccione "y" //Aceptar la instalación de paquetes de software relacionados
(si las declaraciones de instalación 4 y 6 informan errores, significa que la GPU de Nvidia no es compatible, puede omitirla y vaya al primer paso 8 pasos)
8.pip install tensorflow== 2.1 // Instale tensorflow y especifique la versión 2.1
La instalación está completa, verifique si es exitosa, ingrese:
import tensorflow as tf
tf versión de doble subrayado doble subrayado
(si se muestra 2.1.0, la instalación es exitosa)
Después de instalar PyCharm, cree un nuevo proyecto,
configure las variables de entorno, seleccione el entorno Conda configurado (Entorno Conda), seleccione Python en TF2.1 como intérprete, cree un nuevo proyecto, cree un nuevo archivo .py e ingrese el código de prueba :
import tensorflow as tf
tensorflow_version =tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
print("tensor version:",tensorflow_version,"\tGPU available:", gpu_available)
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([1.0,2.0],name="b")
result=tf.add(a,b,name="add")
print(result)
Aparece "tf.Tensor([2.4.], shape=(2,), dtype=float32)", es decir, el entorno de desarrollo se ha instalado correctamente
Enlace de vídeo de referencia:
https://www.bilibili.com/video/BV1UE411N7gS
Según este video, la instalación fue exitosa una vez, woo woo woo, ¡recomendado para grietas en la pared!