Tensorflow-Gpu安装 基于gtx1060
Tensorflow-gpu安装 基于gtx1060
最近学习tensorflow，网上各种gpu版本的安装太乱了，自己整合了一个
CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
tensorflow-gpu与CUDA cudnn python 的对应关系：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu
Table. CUDA和显卡驱动
| CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version
| Windows x86_64 Driver Version |
|---|
| CUDA 11.6 Update 1 |
| CUDA 11.6 GA |
| CUDA 11.5 Update 2 |
| CUDA 11.5 Update 1 |
| CUDA 11.5 GA |
| CUDA 11.4 Update 4 |
| CUDA 11.4 Update 3 |
| CUDA 11.4 Update 2 |
| CUDA 11.4 Update 1 |
| CUDA 11.4.0 GA |
| CUDA 11.3.1 Update 1 |
| CUDA 11.3.0 GA |
| CUDA 11.2.2 Update 2 |
| CUDA 11.2.1 Update 1 |
| CUDA 11.2.0 GA |
| CUDA 11.1.1 Update 1 |
| CUDA 11.1 GA |
| CUDA 11.0.3 Update 1 |
| CUDA 11.0.2 GA |
| CUDA 11.0.1 RC |
| CUDA 10.2.89 |
| CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates) |
| CUDA 10.0.130 |
| CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) |
| CUDA 9.2 (9.2.88) |
| CUDA 9.1 (9.1.85) |
| CUDA 9.0 (9.0.76) |
| CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) |
| CUDA 8.0 (8.0.44) |
| CUDA 7.5 (7.5.16) |
| CUDA 7.0 (7.0.28) |
| CUDA 11.2.2 Update 2 |
| CUDA 11.2.1 Update 1 |
| CUDA 11.2.0 GA |
| CUDA 11.1.1 Update 1 |
| CUDA 11.1 GA |
| CUDA 11.0.3 Update 1 |
Table2.tensorflow-gpu与CUDA cudnn pythonn
| Version | Python Version | Compiler | Build tools | Cudnn | Cuda |
|---|---|---|---|---|---|
| tensorflow_gpu-2.8.0 | 3.7-3.10 | MSVC 2019 | Bazel 4.2.1 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.7.0 | 3.7-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.6.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.5.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.4.0 | 3.6-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 8.0 | 11.0 |
| tensorflow_gpu-2.3.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.2.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 2.0.0 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.1.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2019 | Bazel 0.27.1-0.29.1 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.0.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.15.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.14.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.24.1-0.25.2 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.13.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.19.0-0.21.0 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.12.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 | 7.2 | 9.0 |
| tensorflow_gpu-1.11.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.10.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.9.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.8.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.7.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.6.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.5.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.3.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.2.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.1.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.0.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.5.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.3.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.2.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.1.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
第一步
根据显卡驱动版本选择CUDA版本，再根据python和cuda版本选择安装的版本
我选择的是
| tensorflow_gpu-2.3.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 7.6 | 10.1 |
|---|
第二步
下载Anaconda
这里可以去官网下载，我下载的是
安装
这里选上，省去很多麻烦
命令提示符输入指定指令出现图示即安装成功
第三步
命令提示符输入conda config --set show_channel_urls yes
之后在c盘的user中找condarc文件
用记事本的方式打开此文件，修改内容为
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels: - https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
目的是换源，提高下载速度
在内容替换完毕后，在命令提示符中输入
conda clean-i
内容就替换成功了
第四步
python换源 在命令提示符中输入pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
创建环境：conda create -n tensorflow python=3.8
进入tensorflow环境 ：activate tensorflow
确定cuda版本 ：conda install cudatoolkit = 10.1
确定cudnn版本：conda install cudnn = 7.6
安装tensouflow：pip install tensorflow-gpu==2.3.0
验证是否安装成功
进入python：命令提示符中输入python
输入import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
出现true即为安装成功
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