吐血整理华为MateBookD Win10+940MX显卡下 安装NVIDIA控制面板、CUDA、CuDNN、Anaconda环境GPU版本tensorflow2.0
2021/01/08 声明,不建议使用CUDA10.0,因为对pytorch、torch_geometric很难找到对应版本的(反正CUDA10.0下我失败了)。本篇依然可以为一些NVIDA设置错误提供指示。
安装CUDA10.1+对应版本tensorflow2.x指路:《win10下python下载安装CUDA+tensorflow2.x使用gpu》
下面为原文
先上一张图,然后我们再详细的谈具体过程。不要被吓跑了哦!应该没什么人能倒霉到我这样整个流程图都跑了一遍。
一、安装CUDA10.0及其配套的CuDNN
记住,tensorflow2.0一定要安装CUDA10,CUDA9是不行的。
1、点击这里 下载CUDA10.0——CUDA Toolkit 10.0 Download
如果你C盘内存足够,建议精简安装。
2、点击这里 下载CuDNN—— cuDNN Download
解压后将CuDNN中的bin,include,x64文件夹中的文件复制到C盘你刚安装的CUDA路径里面。
参考《Win10安装CUDA10和cuDNN》
二、安装tensorflow-gpu-2.0
你可以在Conda Prompt中输入pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1
即可,如果觉得下载慢可以更换到国内的阿里云镜像源。
三、测试gpu是否可运行
用下面这串代码测试,如果
import tensorflow as tf
import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())
如果结果瞬间是这样:
那就恭喜你成功了!
但是很多时候不是这样的,你可能会看到这样的警告:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA.或者FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type’ as a synonym of type is deprecate.
第一种警告就是说你的GPU还不能使用,有独显的你还需要下一步的NVIDIA控制面板设置;
第二种警告可能是你的numpy版本比较高不适配,你指定安装一个低一点版本的numpy试试,如pip install numpy==1.16.0
。
四、NVIDIA控制面板设置
控制面板的打开方式:控制面板 —> 硬件和声音(查看方式为’类别’)—> NVIDIA控制面板
如果你能打开控制面板,请一定要完成下面参考博文的6步 !
具体的步骤请参考:
《解决TensorFlow2.0不能用GPU运算的问题》
五、NVIDIA服务是否启动
如果你控制面板都打不开,可能是服务被禁用了,
Win+R 输入 services.msc,找到所有名字里有NVIDIA的服务,右键属性 > 启动 > 最好改成自动
再Win+R 输入 msconfig,将所有NVIDIA打头的名字都勾选上
六、下载NVIDIA控制面板并安装最新驱动
这部分我是不太想讲的,因为windows Store非常垃圾,不能下载,我又不能去外网,所以我在一个国内软件站下载的,还行,没发现什么大坑。
进去之后,你会发现在询问你是否更新驱动,更新之后,你会发现你的右键多了一个NVIDIA的控制面板,如果没多,就去刚才那个控制面板 —> 硬件和声音(查看方式为’类别’)中找找。
七、接近尾声,这时候你再按照流程图回去设置一下NVIDIA控制面板里面的选项,可以重启一下电脑,测试gpu即可。
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