TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

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一、为啥要写本文捏?

之前照着b站上的某个tensorflow教程装了个tensorflow2.0 + Anaconda + CUDA10.0,发现好多东西跑不起来。

因此就将一整套tensorflow包括其对应需要的conda(python环境)、CUDA(NVIDIA显卡对tensorflow支持的工具包)升级一下,其实是重装一遍。

一方面,我将能够回顾安装过程,另一方面,为网友提供参考。

[En]

On the one hand, I will be able to review the installation process, on the other hand, to provide reference for netizens.

系统版本:windows10 64位
显卡: NVIDIA GTX1050
python:3.8.2
tensorflow:2.8.0

二、基础环境安装

1.安装Miniconda

首先下载好Miniconda
Miniconda下载页

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

我选的是与windows python3.8 对应的miniconda

下载后,解压安装即可

; 2.visual C++的安装

我不知道什么有用,什么没用。根据视频,我们将在安装后讨论它。

[En]

I don’t know what is useful or not. According to the video, we’ll talk about it after we install it.

visual C++官网下载页

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
下载之后安装,重启

; 3.查看我们安装的miniconda是否有用

打开Anaconda Prompt

输入python,可查看python版本

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

三、TensorFlow安装

打开Anaconda Prompt,安装tensorflow包

输入:
pip install tensorflow -i https://pypi.doubanio.com/simple/

默认情况下会安装最新版本,当前为2.8.0

[En]

The latest version is installed by default, which is currently 2.8.0

也可指定版本

如:
pip install tensorflow==2.8.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple/

大小大概400多MB,下载完成之后。

此时咋们可以在Anaconda Prompt中输入: where ipython

查看ipython是否存在,ipython为python的交互式窗口工具,比较美观。

如果控制台打印了ipython的路径,直接在控制台输入ipython,弹出交互式窗口。

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
在ipython中输入以下代码
import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

可以打印当前,tensorflow的版本号,检验tensorflow是否安装成功。

到此为止,tensorflow的CPU版本安装成功,如果你想让tensorflow支持GPU的话也可以参考下面的内容

四、TensorFlow GPU支持

首先,你要有一个NVIDIA显卡,且其算力不应该低于3.5-NVIDIA算力查看
具体GPU算力查看网站
个人计算机显卡,通常位于此目录下

[En]

Personal computer graphics card, usually under this directory

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

NVIDIA驱动版本要求:
450.80.02或更高版本

NVIDIA驱动程序对应的CUDA驱动版本必须:
CUDA Version 11.2或更高版本

两个配置是相互对应的,在Anaconda Prompt中输入 nvidia-smi命令

查看对应的NVIDIA驱动版本和其cuda驱动版本

如果命令没用,可以在NVIDIA控制面板,查看对应的信息

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

查到自己显卡对应的CUDA版本之后就可以去官网下载相应的东西了,有两个东西需要下载并配置

1.CUDA Toolkit,网址 CUDA Toolkit Archive

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

建议直接下载local版本的exe文件,网络版本非常麻烦

下载完成后,如果你想让它变得简单,你可以一直默认。

[En]

After the download is complete, if you want to make it simple, you can default all the way.

电脑C盘空间不够,建议自定义安装,改下安装位置

2.接下来是cudnn的下载
cudnn的版本需要和CUDA版本对应,例如11.4的CUDA对应8.2.4的cudnn
cudnn下载页

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
cudnn下载完毕之后无需安装,解压之后打开文件夹进入到含有cuda文件夹的目录
TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
将其复制到,CUDA安装目录下,与bin目录同级,并改名为cudnn,这一步比较重要
TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
接下来,需要配置环境变量

11.4版本的CUDA,会将环境变量自动配置,也不一定,总之自己需要检查一下,没有的话需要自己配置一下,

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

最好将这四个项目按顺序放在一起(系统将按顺序进行搜索)

[En]

It is best to put these four items together in order (the system will search sequentially)

配置完毕后,可以使用 nvcc -V 查看CUDA版本,

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

安装完毕后可以,在ipython中输入

import tensorflow as tf

print('GPU',tf.test.is_gpu_available())

会打印,GPU是否可用

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
只需将文件复制到以下目录即可
[En]

Just copy the file to the following directory

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持
至此,tensorflow的GPU支持也完成了

Original: https://blog.csdn.net/encbkakw1/article/details/123702213
Author: choineete♛
Title: TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

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