深度学习环境配置1——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置
深度学习环境配置1——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置
- 注意事项
- 一、2021/9/11更新
- 二、2021/7/8更新
- 三、2020/11/5更新
- 学习前言
- 环境内容
- 环境配置
- 一、Anaconda安装
- 1、Anaconda的下载
- 2、Anaconda的安装
- 二、Cudnn和CUDA的下载和安装
- 1、Cudnn和CUDA的下载
- 2、Cudnn和CUDA的安装
- 三、配置tensorflow环境
- 1、tensorflow环境的创建与激活
- 2、tensorflow库的安装
- 3、其它依赖库的安装
- 4、安装较慢请注意换源
- 四、安装VSCODE
- 1、下载安装包安装(推荐)
- a、VSCODE的下载
- b、VSCODE的安装
- 2、anaconda上安装
注意事项
一、2021/9/11更新
安装CUDA前需要安装Visual Studio,我安装的版本为Visual Studio 2017,视频与博客中未提及,请小伙伴们注意。
30系列显卡不适合该教程,30系列显卡仅支持CUDA11.0,在windows下不可使用tf1,只可以使用tf2,可以参考博客https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/120657664进行配置。在ubuntu下才可以使用tf1。
tensorflow-cpu版本的环境配置博客为https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/120653717。
二、2021/7/8更新
许多粉丝反馈,报TypeError: array() takes 1 positional argument but 2 were given错误,可以修改pillow版本解决。
pip install pillow==8.2.0
三、2020/11/5更新
由于h5py库的更新,安装过程中会自动安装h5py=3.0.0以上的版本,会导致decode(“utf-8”)的错误!
各位一定要在安装完tensorflow后利用命令装h5py=2.10.0!
pip install h5py==2.10.0
学习前言
好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。
环境内容
tensorflow-gpu:1.13.2
keras:2.1.5
环境配置
一、Anaconda安装
Anaconda的安装主要是为了方便环境管理,可以同时在一个电脑上安装多种环境,不同环境放置不同框架:pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装,只需要使用conda create –n创建新环境即可。
1、Anaconda的下载
同学们可以选择安装新版Anaconda和旧版的Anaconda,安装步骤没有什么区别。
旧版本anaconda的下载:
新版本的Anaconda没有VSCODE,如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda,百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA 提取码: i83n
新版本anaconda的下载:
如果想要安装最新的Anaconda,首先登录Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/distribution/。直接下载对应安装包就可以。
一般是下载64位的,下载完成后打开。
2、Anaconda的安装
选择安装的位置,可以不安装在C盘。
我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable,这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中,配置会更加方便一些。
等待安装完之后,Anaconda的安装就结束了。
二、Cudnn和CUDA的下载和安装
我这里使用的是tensorflow-gpu=1.13.2,因此会用到cuda10.0,与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1.5。
1、Cudnn和CUDA的下载
网盘下载:
链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
提取码: 8ggr
官网下载:
cuda10.0官网的地址是:
cuda10.0官网地址
cudnn官网的地址是:需要大家进去后寻找7.4.1.5。
cudnn官网地址
下载完之后得到这两个文件。
2、Cudnn和CUDA的安装
下载好之后可以打开exe文件进行安装。
这里选择自定义。
然后直接点下一步就行了。
安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
然后大家把Cudnn的内容进行解压。
把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
三、配置tensorflow环境
1、tensorflow环境的创建与激活
Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:
conda create –n tensorflow-gpu python=3.6
activate tensorflow-gpu
这里一共存在两条指令:
前面一条指令用于创建一个名为tensorflow的环境,该环境的python版本为3.6。
后面一条指令用于激活一个名为tensorflow的环境。
2、tensorflow库的安装
由于我们所有的操作都要在对应环境中进行,所以在进行库的安装前需要先激活环境。
activate tensorflow-gpu
此时cmd窗口的样子为:
然后我们依次输入下述指令:
pip install tensorflow-gpu==1.13.2
pip install keras==2.1.5
前面一条指令用于安装tensorflow-gpu==1.13.2。
后面一条指令用于安装keras==2.1.5。
3、其它依赖库的安装
但如果想要跑深度学习模型,还有一些其它的依赖库需要安装。具体如下:
scipy==1.2.1
numpy==1.17.0
Keras==2.1.5
matplotlib==3.1.2
opencv_python==4.1.2.30
tensorflow_gpu==1.13.2
tqdm==4.60.0
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0
如果想要更便捷的安装可以在桌面或者其它地方创建一个requirements.txt文件,复制上述内容到txt文件中。
使用如下指令安装即可。下述指令中,requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径,各位同学根据自己的电脑修改。
pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt
4、安装较慢请注意换源
需要注意的是,如果在pip中下载安装比较慢可以换个源,可以到用户文件夹下,创建一个pip文件夹,然后在pip文件夹里创建一个txt文件。
修改txt文件的内容,并且把后缀改成ini
[global]
index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn
全部安装完成之后重启电脑。
四、安装VSCODE
我个人喜欢VSCODE,所以就安装它啦。其它的编辑软件也可以,个人喜好罢了。
1、下载安装包安装(推荐)
最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。
a、VSCODE的下载
直接加载VSCODE的官网https://code.visualstudio.com/,点击Download for Windows即可下载。
b、VSCODE的安装
首先同意协议,点一下步。
其他里面的几个勾要打起来,因为这样就可以右键文件夹用VSCODE打开,非常方便。下一步。
继续下一步安装即可。
安装完成后在左下角激活对应的环境就行了。
2、anaconda上安装
打开anaconda,切换环境。
安装VSCODE,安装完就可以launch一下了,之后就可以把VScode固定到任务栏上,方便打开。
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