Windows 下无痛安装 TensorFlow 2 (GPU版)

一. 原材料

硬件

CUDA算力>=3.5的NVIDIA显卡
如果想看你的显卡是否符合要求, 移步至 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
可以安装 Windows 10 64bit 系统的电脑
这个是费话

软件

显卡驱动
如果使用 CUDA 10.0 版本, 显卡驱动需要 410.x 或更高版本(我的显卡是GeForce RTX 2080Ti, 驱动是431.86) 下载地址 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn, 选择和你显卡匹配的版本下载就可以了
CUDA® Toolkit 10.0
下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
不一定是最新版本最好, 因为TensorFlow不一定支持

选择10.0版本, 注意选择exe(local)这个下载, 不然你网速慢的话, 你会抓狂的
cuDNN SDK (>= 7.41)
下载地址 https://developer.nvidia.com/cudnn
我选择的版本是7.6.5
点 Download cuDNN 按钮进去需要注册后才可以下载

注册完成并同意Agreement后就会有下面的列表, 点 Archived cuDNN Releases 全显示更多的版本, 如下图. 下载时要注意和CUDA版本匹配, 后面有一个 for CUDA xx.x 如果选错了自己就要把坑填上了

如果要看具体的硬件和软件的需求, 可以到TensorFlow官网查看,移步至 https://tensorflow.google.cn/install/gpu
Anaconda
下载地址 https://www.anaconda.com/download/

二. 安装步骤

显卡驱动
这个就不用讲了, 既然你的电脑能用, 你的显卡应该是安装好驱动的. 如果不会安装, 你基本可以放弃学习TensorFlow了. 版本不够就下载新的升级
Anaconda
一路Next, 遇到复选框按默认参数设置, 安装目录不要放C盘, C盘特别大的忽略
CUDA
安装的时候我会把360之类暂时先禁用掉, 免得出问题, 然后以管理员身份运行CUDA安装包. 但是安装完成后360会把一些文件当成病毒隔了, 你在恢复区恢复就可以了.

选择 OK 就可以了, 不用理会解压的路径, 安装完成后会自动删除的, 解压需要4G的空间, 安装需要5G左右的空间. 就算选择其他盘安装, C盘也会占用4G左右空间. 如果你C盘的空间不够, 此时你可以选择其他路径

检查完兼容性之后同意并继续

这里我选择自定义安装, 这样可以更改安装目录, 要不然C盘空间会占用更多空间

选择全部, 下一步

选择安装路径, 点下一步就开始安装了

安装完成后最后会显示有一些未安装的项目, 不用理会, 因为驱动可能已经安装过了
cuDNN
cuDNN不用安装, 解压放到你喜欢的地方就好, 把里面的bin, include, lib下的文件分别复制到CUDA中的对应的文件夹内, 要注意一点的是lib是放到lib\x64的文件夹中, 因为是64位版本

至此, 下载的软件都安装完成了, 下面就开始安装TensorFlow相关的东东了

三. 创建TensorFlow GPU环境

创建 tf_gpu 安装环境
仿照 Windows 下无痛安装 TensorFlow (CPU版) 新建Environment, 取名为 tf_gpu , Python用3.7版本
利用Anaconda Prompt 安装TensoFlow GPU版
从开始菜单打开Anaconda Prompt, 并激活刚才安装的 Environment tf_gpu,

输入pip install tensorflow-gpu 回车开始安装, 安装速度看个人网速了, 我的就巨慢, 因为没有设置国内的镜像
有一种快的方式就是先用下载工具把这个东东下载到本地再安装, 下载地址就是Downloading 后面的那一串地址
下载完成后可以用pip install 加文件名的方式安装, 注意文件名包含路径

太慢了实在等不下去, 按Ctrl+C结束掉

我先用下载工具从上面Downloading后面的地址把文件下载到本地,我放到了F:\Download, 某雷下载时点试用会员, 这个会比较快. 输入pip install F:\Download\tensorflow_gpu-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 安装下载好的文件

这样又会下载其他的依赖库, 不过这些库都比较小, 可以等

当你看到下面这个画面的时候, 表示安装成功能了, 给自己鼓个掌

四. 测试

打开Anaconda中的 tf_gpu Environment, 点击下图中红框激活对应环境
点击右侧的三角形选择 Open with Python 打开命令窗口

在窗口中输入 import tensorflow as tf 回车, 很可能你会遇到第一个坑, 说找不到动态链接库

这个问题比较好解决, 只需要关闭命令窗口, 再重启一下Anaconda, 重新做一遍 import tensorflow as tf, 你会看到神奇的事情发生了, 竟然成功了!

再看一下GPU的信息, 输入tf.test.is_gpu_available(), 回车就可以看到GPU的信息了

接下来你就可以开始你的TensorFlow之旅了, 不用感谢我
最后实验了一个简单卷积的网络, 3万7千张图片, GPU的速度是CPU的40多倍

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