联想小新Air14/15+cuda9.2+cudnn7.2+tensorflow-gpu+jupyter使用
1. 电脑配置
1)显示器:NVIDIA GetForce满血版MX150
2)处理器:i5-8250U
2. 软件下载
1) 通过本机自带的显卡驱动程序查看驱动程序版本与CUDA核心,方法是:
桌面——>鼠标右击——>NVIDIA控制面板——>系统信息(左下角)——>显示
类似下面图示

2)查看支持的CUDA版本:桌面——>鼠标右击——>NVIDIA控制面板——>系统信息(左下角)——>组件,类似如下界面

2) 下载安装CUDA-9.2和CUDNN-7.2
从官网下载安装程序cuda_9.2.148_win10.exe。
运行cuda_9.2.148_win10.exe,安装选项默认是精简,选择自定义。点下一步,在自定义选项中去掉了 Visual Studio Integration cuda

从官网下载与CUDA9.2对应的cudnn7.2压缩文件cudnn-9.2-windows10-x64-v7.2.1.38.zip。解压cudnn-9.2-windows10-x64-v7.2.1.38.zip,得到cuda文件夹,里面有三个文件夹。

将bin、include和lib三个文件夹拷贝到CUDA9.2的安装路径下C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2覆盖原先该路径下的这三个文件

查看环境变量中是否添加了如下三个路径

详细查看该博客https://blog.csdn.net/qingkngcsdn/article/details/86482488
3) 安装Anaconda(在联想自带的联想电脑管家中下载,该Anaconda默认支持python3.6)——因为我本人要做数据分析的相关学习,所以在安装Anaconda之前先安装了python3.7。具体安装流程可看链接https://blog.csdn.net/qq_37437892/article/details/79576429
3. Tensorflow-gpu安装
1)Tensorflow环境配置
打开Anaconda3下的Anaconda prompt 输入
conda create -n tensorflow python=3.6
中间会让输入一个y, 安装好后会给我们提示用activate,和deactivate进行环境的切换
activate tensorflow

2)安装Tensorflow-gpu
因为cuda9.2没有对应支持的Tensorflow-gpu,直接按网上的conda install tensorflow-gpu(==1.8.0某个版本)是不可行的,如果cuda版本是9.0及以下的可以按该步骤具体可看https://blog.csdn.net/weixin_40732844/article/details/87103195)

 此时关闭Anaconda prompt黑框

对于cuda9.2网上有大神开发出了相应的tensorflow-gpu版本具体可在该链接中下载https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel。

在1.10.0\py36\GPU目录下有两个文件夹,分别是cuda92cudnn72sse2、cuda92cudnn72avx2,两个文件夹下各有一个whl安装文件。cuda92cudnn72sse2表示适用于cuda9.2和cudnn7.2,并编译成sse指令集,cuda92cudnn72avx2表示适用于cuda9.2和cudnn7.2,并编译成avx指令集。


下载tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl,然后将该文件复制到你的Anaconda3所在的文件下(注意:不是放到Anaconda3里面,而是和Anaconda3在同一个文件里,和Anaconda3文件是并排的哦!如下:)

键盘按Win+R

输入cmd——确定

此时输入activate tensorflow

然后执行命令pip install tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl进行安装

安装完成后命令行输入:python,进入python编辑环境,然后输入命令进行测试:

#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务;并使用会话(Session)来执行图,
#通过Session.close()来关闭会话(这是一种显式关闭会话的方式)。会话方式有显式和隐式会话之分。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’) #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session() #启动一个会话
print(sess.run(hello))


4. Jupyter使用
要想在Jupyter上使用,还需要进行如下配置,接着安装ipython,安装jupyter
conda install ipython
conda install jupyter

在安装jupyter时出现了DEBUG,大概是快捷方式的创建有些问题,但不影响什么,继续输入命令行
ipython kernelspec install-self --user

得到如下结果则表明安装完成
Installed kernelspec python3 in C:\Users\XXX\Jupyter\kernels\python3

打开Anaconda3文件夹下的jupyter notebook(tensorflow),测试刚才的代码:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’) #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session() #启动一个会话
print(sess.run(hello))

完成!

参考博客:
https://blog.csdn.net/qingkngcsdn/article/details/86482488
https://blog.csdn.net/qq_37437892/article/details/79576429
https://blog.csdn.net/weixin_40732844/article/details/87103195
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

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