Después de instalar el controlador de la tarjeta gráfica y anaconda, puede instalar CUDA y cuDNN directamente en el entorno virtual. Aquí estoy reproduciendo una red de aprendizaje profundo, usando la versión CUDA9.0, cuDNN7.3.1 y TensorFlow1.11.
Crea un entorno virtual:
conda create -n Randlanet python=3.5
Activar el entorno virtual:
conda activate RandlanetA continuación, CUDA y cuDNN se instalan en el entorno virtual.
1.Instalación CUDA
Primero use el comando conda para verificar qué versiones de CUDA se pueden instalar en conda:
conda search cudatoolkit --info
Seleccione una versión de las versiones enumeradas para instalar. Por ejemplo, instale CUDA9.0:
conda install cudatoolkit=9.0
2.instalación cuDNN
Utilice el comando conda para comprobar qué versiones de cudnn se pueden instalar en conda:
conda search cudnn --info
Elija una versión para instalar, por ejemplo:
Instale cuDNN7.3.1 en un entorno virtual:
conda install cudnn=7.3.1
En este punto, la instalación de CUDA y cuDNN está completa.
3. Instale TensorFlow1.11
pip install tensorflow-gpu==1.11 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --timeout=120Le indica que la versión de Python es incorrecta. Actualice pip para resolver el problema.
reinstalar:
En este punto, la instalación está completa.