深度学习主机环境配置: Win10+Nvidia GTX 1080i+CUDA8.0+CUDDN6
环境说明
硬件:
CPU:E5-2673 V3
主板:华硕Z10Z10PA-D8
内存:三星DDR4 2400 ECC-R 16G*2
显卡:微星GTX1080Ti AERO
固态硬盘:三星PM961 256G M.2
机械硬盘:希捷2T
电源:长城1250W
机箱:ANTEC P8
风扇:10热管全静音
系统:Windows 10 Enterprise Version
前期工作
NVIDIA 最新版驱动
Visual Studio 2015 (需要C++部分,可以安装visual studio community 2015)
备注:经过测试,Visual Studio 2013也可以。
安装CUDA和cuDNN
注意:发这篇文章的时候,tensorflow尚不支持最新版本的CUDA和cuDNN,因此,本文使用以下两个版本:
1. CUDA 8.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
直接安装即可。也可以到我的百度云下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1dFHD37F 密码:u0gi
2.cuDNN v6.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
也可以到我的百度云下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1gftmqR5 密码:zinu
解压后覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0目录即可。
3. 安装Tensorflow GPU 1.4
由于Anaconda 可以提供完整的科学计算库,所以直接使用Anaconda 来进行相关的额安装。
4.安装Anaconda
下载地址:https://www.anaconda.com/download/
这里我们下载Python 3.6 64bit 的Anaconda 5,直接安装即可。
5. 在Anaconda中安装TensorFlow GPU 1.4
conda create --name tf python=3.6 #创建tf环境
activate tf #激活tf环境
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
备
其他命令:
deactivate tf #退出tf环境
conda remove --name tf --all #删除tf环境(全部删除)
将会自动安装如下组件
numpy
wheel
tensorflow-tensorboard
six
protobuf
html5lib
markdown
werkzeug
bleach
setuptools
使用下列代码测试安装正确性
6.测试.
命令行下:
activate tf
python
输入以下代码:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
没有报错就是配置好了。
编辑于 2018-01-21
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