tensorflow 安装GPU版本,CUDA与cuDNN版本对应关系,RTX3050Ti (notebook)

【自取】最近整理的,有需要可以领取学习:

前言

安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候,一定先要注意版本的对应,不然很容易出错,在看的时候,建议先看完整篇文章再上手。

一、环境+配置

本机环境

显卡:RTX3050Ti(notebook)

Windows10专业版

NVIDIA 511.65

网上查到的可行版本

(跟本人所使用的有所偏差)

python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDNN8.3.2+tensorflow2.7.0+Keras2.7.0
python3.7.0+CUDA11.3.1+cuDNN8.2.1+tensorflow2.7.0+Keras2.7.0
python3.7.0+CUDA10.1.2+cuDNN7.6.5+tensorflow2.2.0+keras 2.3.1

本人所安装CUDA、CUDNN、tensorflow-gpu、keras 版本

cuda_11.6.1_511.6

cudnn_8.3.2.44

tensorflow-gpu 2.7.0

keras 2.7.0

即最终本人所用环境为

python3.8.12 + CUDA 11.6.1 + cuDNN 8.3.2 + tensorflow 2.7.0 + Keras 2.7.0

tensorflow与CUDA、cuDNN关系查询

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu

CUDA版本选择

NVIDIA 与CUDA的版本对应关系

参照表格选择

首先,在桌面【右键】-打开【NVIDIA 控制面板】-选择【帮助】-【系统信息】,再打开的系统信息中选择【组件】,即可看到本机GPU对应支持的CUDA版本:

组件3D设置重点NVCUDA64.DDL 后面的产品名称

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或者可以在终端输入命令 nvidia-smi 查看GPU驱动版本

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; CUDNN版本选择

CUDA与CUDNN的版本对应关系

根据CUDA的版本进行安装,下载压缩包版本

二、安装教程

2.1 CUDA安装

双击 cuda_11.6.1_511.65_windows.exe,进入安装程序:

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这里是临时选择临时提取的文件夹,不用管直接ok:

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提取完毕,程序会检查兼容性:

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选择【同意并继续】,选择【自定义】安装:

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在CUDA中取消勾选 Visual Studio Integration,这是VS的插件,容易导致安装失败,我因为用pycharm所以就不勾选了

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后面还有三个选项。NVIDIA GeForce Experience 是显卡驱动程序,如果你已经更新了显卡驱动版本,就不用选了,因为每个CUDA版本里面都含显卡驱动程序,如果你每次都选相当于每次更新显卡驱动版本。Other components 是声卡等设备驱动程序,我电脑有装了,不用选,最后一个也是。(大家可自己根据自身情况)

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然后选择安装路径,点击安装,本地版的很快,在线版的需要联网下载安装,慢些。

等待安装完毕,可以检查是否安装成功,在终端键入命令 nvcc -V,查看CUDA版本,能显示则成功了。

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; 2.2 CUDNN安装

cuDNN下载好后解压,把里面的三个文件夹的内容分别移到CUDA安装目录里对应的同名文件夹里面。其中include和bin文件夹可以直接移动,lib文件夹内容要移动到lib\x64目录下

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然后复制到CUDA的安装路径即可,我的是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6(注意!不是覆盖,是添加进去对应的文件夹里面去)

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lib 是存在 lib/x64 里面

最后,配置下系统环境即可:
右键【此电脑】又名计算机—【属性】—【高级系统设置】-【环境变量】-下半部分【系统变量】里找到【Path】,双击打开(或者点编辑)

补全如下环境变量,如果你之前安装成功了CUDA,2、3条环境是系统已经自动添加了的。

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2.3 TensorFlow-gpu 2.7安装

2.3.1 conda创建虚拟环境

  • 查看环境
conda info --env
  • 创建环境(例子为创建一个叫做tf27,python版本3.8的环境)
conda create -n tf27 python=3.8

2、删除环境(例子为删除名为tf27的环境)

conda remove -n tf27 --all

3、激活环境(例子为激活名为py36的环境)

activate tf27

4、退出环境

deactivate

5、从清华镜像源下载(例子为下载numpy)会显著提升下载速度

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6、pip/anaconda直接修改镜像源,不用每次在后面加链接(Windows)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

后面直接安装即可

pip install tensorflow-gpu==2.7.0

其次,进入pycharm,创建.py文件进行测试:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print('GPU', tf.test.is_gpu_available())

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/554ef028f3fc4f57b8d50118312ff8e6.png#pic_center

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输出版本号,和True

安装成功!

三、名词解释

TensorFlow:一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。

Keras:一个用Python编写的开源神经网络库,能够在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano或PlaidML之上运行。Keras旨在快速实现深度神经网络,专注于用户友好、模块化和可扩展性。

CUDA:统一计算架构。专为GPU同时处理多重任务而设计,大规模的并行计算处理,十分适合对图形处理、语音识别、视频等领域进行分析渲染。

cuDNN:深度神经网络库,针对CUDA优化,实现高性能GPU加速。

附录

网上查到的可行版本

python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDNN8.3.2+tensorflow2.7.0+Keras2.7.0
python3.7.0+CUDA11.3.1+cuDNN8.2.1+tensorflow2.7.0+Keras2.7.0
python3.7.0+CUDA10.1.2+cuDNN7.6.5+tensorflow2.2.0+keras 2.3.1

1. 显卡算力和显卡驱动版本

显卡算力决定你的CUDA版本区间:
NIVDIA显卡算力官方查询

2.显卡驱动版本更新

显卡驱动版本,在NVIDIA控制面板的系统信息可查询到,建议更新到最新版本,这样就不会因驱动版本而下载CUDA版本受限。
NVIDIA官方显卡驱动更新

更新显卡驱动程序,建议在选项 Download Type 选 Studio Driver(SD),因为对深度学习有利。

NVIDIA官方 CUDA与显卡驱动版本对应表查询

3.tensorflow对应的CUDA、cuDNN和python版本

官方查询 tensorflow-gpu与CUDA cuDNN Python版本关系

参考

https://blog.csdn.net/typefree/article/details/117998734

https://blog.csdn.net/jiuzixu/article/details/122518914

Original: https://blog.csdn.net/weixin_46064809/article/details/123123474
Author: JOKERCDD
Title: tensorflow 安装GPU版本,CUDA与cuDNN版本对应关系,RTX3050Ti (notebook)

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