win10 GTX 1650 版本517(需要降级到441.22) 安装Tensorflow-GPU
tengsorflow官网
https://www.tensorflow.org/
TensorFlow_GPU 安装参考文献
TensorFlow2.0 的安装(CPU/GPU)--深度学习第一课_你的大数据学长的博客-CSDN博客
GPU和CPU对应的显卡表
在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow
查阅自己的显卡信息
直接打开就可以看到版本信息(或:NVIDIA控制面板-->帮助--->显示)
项目:NVIDIA GeForce GTX1650
细节:驱动版本:511.79
历史cuda版本官网
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
MSVC 介绍
201_ 是 VC运行库,是Visual C++的运行库。【当前已经安装了一个2022的VS】
只能硬着头皮做下去了
唯一的补充就是安装一个MSVC
网址介绍支持:Visual Studio 2015、2017、2019和2022
网址:最新支持的Visual C++ 可再发行程序包下载 | Microsoft Docs
查看cuda版本和显卡的对应关系
英伟达官网的显卡下载
官方驱动 | NVIDIA
查看显卡算力与cuda关系
参考文献,网友博客nvidia显卡和CUDA版本关系 - 简书
英伟达显卡GPU官网_算力表
CUDA GPU | NVIDIA Developer
为了能兼容PyTorch,查看Torch的CUDA支持版本,最终选择10.2系列版本
下载cuda对应的cunn[10.2版本]
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
我的英伟达账号:2315141991@qq.com
CUDA自定义安装
安装参考文献:
该文献主要内容服务于 自定义安装选项pytorch GPU版本安装_尘世猫的博客-CSDN博客_pytorchgpu版本
选择cuda的时候,需要base版本,否则配置不了环境。
自定义安装选项:
组件CUDA
除了 Visual Studio Integration这个选项不装,其他都跟随默认安装。
安装路径:D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
CUDA Development安装路径:
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
CUDA Documentation安装路径:
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
Samples安装路径:
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2
添加CUDA环境变量
【最新消息,不用自己配置环境了——2022.06.30】
默认配置环境
CUDA_PATH
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
CUDA_PATH_V10_2
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
值得探讨的是,我自主添加了下面的环境【如果上面两步不成功,可以添加第三步内容】
PATH路径:
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
剩下两个Samples和v10.2两个环境是根据网上的博客做的汇总:
Samples的环境:
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64
v10.2的环境:
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
安装cuDNN
解压cuDNN
将解压后的文件复制到下面的目录
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
选择 TensorFlow的GPU版本
tensorflow_gpu-2.3.0
TensorFlow官网参考内容:
参见 3
需要MSVC 2019
满足 参见 6
需要算力 7.6以上
不满足 参见 7.c
需要 CUDA 10.1以上
当前使用10.2 参见 9
conda create -n tensor_gpuPY36 python=3.6
激活虚拟环境
conda activate tensor_gpuPY36
安装Tensorflow参考官网
https://www.tensorflow.org/install/gpu
pip install tensorflow-gpu==2.3 -i Simple Index
找不到文件cudart64_102.dll文件
解决参考文献:解决cudart64_101.dll not found的问题_小羊000000的博客-CSDN博客_cudart64_101.dll
改进解决方案:
下载cudart64_101.DLL文件
下载地址:cudart64_101.dll 免费下载 | DLL‑files.com
解压后将cudart64_101.dll文件复制到启动CUDA的启动文件夹
启动文件夹是bin开始的,所以放到这个路径
D:\Aunzip\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
测试Tensorflow-gpu是否安装成功
在Tensorflow环境中启动Python
import tensorflow
测试语句一:
tf.test.is_gpu_available()
测试语句二:
tf.test.is_built_with_cuda()
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