Win10使用Anaconda安裝Tensorflow-gpu(CUDN,cudnn安裝)詳解
Win10
使用Anaconda
安裝Tensorflow-gpu
詳解
大家都知道,搞深度學習的有機子是第一步,能配置是第二步,配環境可是真的一眼難盡。最近老師給配了個機子,從開始下軟體到配置完成花費了大概兩天時間,中間有很多的坑,記錄一下,希望大家的問題可以從我這裡得到一些解惑。
本文安裝流程Anaconda->tensorflow-gpu->jupyter使用->CUDA安裝->cudnn安裝->測試
。
對其中的坑進行了總結,包括各種問題的總結。
裝備
在下的裝備為:
- 系統:
Win10(64位)
- Anaconda:
4.9.2
- python:
3.6.12
- 顯示卡:
NVIDIA GeForce RTX 2060
CUDA
:10.1cudnn
:7.6.5
步驟以及問題
第一步:Anaconda的下載
對應自己的系統下載Anaconda就完事了!
下載之後安裝,新增到Path(點選之後你就不用自己去新增環境變量了)
安裝後測試Anaconda是否成功,開啟Anaconda Prompt
,輸入conda -V
如果是這樣,表明你安裝成功了。
第二步:配置新的工作環境
從上圖看,我們安裝Anaconda之後的預設環境是base,我們可以自己重新開啟一個專門處理
tensorflow
的環境。
Anaconda Prompt輸入:
這裡指定建立的新環境名字為tensorflow
,環境中使用的python版本為3.6。等待安裝即可。
conda create --name tensorflow python=3.6
環境查詢:
出現下列結果,表明你蒙對了。
conda info --envs
啟用環境並檢視python的版本:進入自己配置的環境,並檢視python的版本。出現下圖結果,證明你又tmd
蒙對了。
activate tensorflow
python
# deactivate 退出當前環境,即回到base環境
問題:
包的下載:
建議使用國內源,更換檔案C:\Users\Administrator\.condarc
,檔案位置不一定都是這裡,但一定是在當前系統使用者的儲存臨時檔案的那個地方。
.condarc
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
ssl_verify: true
然後你就發現下的速度起飛。
jupyter
的使用:
Anaconda Prompt 下輸入jupyter notebook
jupyter notebook
這樣表示成功,並且預設開啟瀏覽器,顯示如下介面:
- 啟動了notebook但是特別卡怎麼解決?
開啟C:\Users\Administrator\.ijupyter\jupyter_notebook_config.py
這個檔案,也就是儲存jupyter
相關配置的檔案,將儲存ipynb
檔案的目錄換一下
前面的#去掉,後面存放你自定義的儲存檔案的位置即可
再次執行你會發現滑溜的一批
-
希望在別的環境(
env
)下也可以使用jupyter
怎麼辦?細心的朋友會發現我們上面是在base的環境下開啟的
jupyter
,那麼在tensorflow
環境下也是可以開啟的,但需要在tensorflow
環境下輸入命令:conda install nb_conda
然後再啟動,你會發現神奇的事情又出現了。
-
jupyter
在執行過程中一直處在運算中,沒有結果怎麼辦?這部分所有的問題就在
python-jupyter-tornado
版本不一致
方案一:tensorflow
環境下輸入:有的可以解決,有的不可以。
pip install "pyzmq==17.0.0" "ipykernel==4.8.2"
方案二:執行上述程式碼出現如下問題:
tensorflow
環境下安裝tornado,根據你的python(3.6)版本安裝tornado。
conda install tornado==4.5.1
方案三: jupyter 5.7.5
版本一下並不支援tornado6.0
看下自己的版本對不對,要麼降級tornado,要麼升級jupyter
,下面兩個二選一
conda install jupyter notebook==5.7.5
conda install tornado==4.5.1
方案四:有bug,如下,同方案二
``RuntimeWarning: coroutine 'WebSocketHandler.get' was never awaited
super(AuthenticatedZMQStreamHandler, self).get(*args, **kwargs)`
conda install tornado==4.5.1
第三步:安裝tensorflow-gpu
tensorflow
環境下輸入以下命令:
conda install tensorflow-gpu
預設安裝最新的,最新的是2.3.1
有驚無險,Anaconda部分終於完了!!!!!!
第四步:安裝CUDA
首先CUDA
的安裝受制於您的顯示卡版本和安裝的tensorflow-gpu
的版本
-
首先,下載驅動程式,通過顯示卡查詢你的電腦的驅動是啥,然後再下載,點選這裡下載
我的顯示卡是
GeForce RTX 2060
,根據你的下載驅動即可。
-
其次,顯示卡驅動完成之後,看下你的驅動版本是多少,根據驅動版本查詢你可以下載那個版本的
CUDA
點選右下角的
NVIDIA
控制面板,右邊會顯示版本
驅動版本和CUDA
版本的對應。檢視
此時你就有明確的目標下載那個版本的CUDA
了,以我下載CUDA10.0
為例子。
- 下載
CUDA10.0
點選這裡下載
下載的方式有兩種,推薦local(本地),下載2.4G
安裝包之後直接進行安裝即可。由於學校網路的問題,我使用network一直沒有成功過,並且在使用local下載時,可能會出現下到一半或者快結束的時候,提示網路原因下載失敗,再點選下載就變成了32B/42B
。此時我的解決方式是使用梯子(VPN)
進行下載,結果一帆風順。不會使用梯子的同學可以請教下計算機的同學,他們一般都有通道。
- 測試安裝是否成功:開啟
CMD
介面
第五步:下載cudnn
cudnn
官方給出的對應CUDA
的版本下載連結看哪呢-看這裡啊
Tensorflow
官方給出的配置搭配傳送門-看這裡
接下來你就下載就完事了,下載cudnn
,可能需要註冊一下,有谷歌郵箱的就不用註冊了,註冊完之後填寫一點資訊,就可以下載了。
下載完的cudnn
的目錄結構是這樣的:
- 將
cudnn
的bin、include、lib下的檔案全部分別放在CUDA
的bin、include、lib檔案中。
-
檢查環境變數
如果下方的都有,就沒有問題了,缺啥填啥,按照你們電腦的路徑來啊。
OKOKOK
,不容易啊,兄弟,走到這裡基本就安裝個差不多了。可以進行測試了。
測試
-
開啟Anaconda Prompt
-
輸入測試的程式碼
- 看結果是True 還是False,True成功,False失敗。
在測試中,返回結果是False,具體看看是什麼問題,如果是缺少dll
檔案的問題,不要害怕,小問題,缺啥那啥,放在../CUDA/10.1/bin
下就好了。注意,提示缺少cublas64_10.dll
,在放進去這個檔案之後,仍然提示找不到,是因為他還需要別的一個搭配cublasLt64_10.dll
,而且後面的這個檔案如果不在bin下面,那就在當前使用者儲存臨時檔案的目錄下,這兩個放在一起就好了。這裡給大家一些提供一些常見的dll
檔案
百度網盤下載:連結:https://pan.baidu.-----com/s/1BpzkwFZeE2ZbwQ9O84cWog (怕被和諧。去掉-)
提取碼:qwe1