Win10系统Tensorflow-gpu的安装配置(官网办法的修正与补充)

本文详细记录了在Windows 10系统和GTX960m显卡环境下,安装GPU版本TensorFlow的过程及遇到的问题。从软件要求、Python环境配置到TensorFlow-gpu的安装,分享了官方教程的坑点及解决方案。

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先介绍下我的情况。

Win10系统、GTX 960m显卡,网上博文无数,无奈往往博客时间一般比较久远,跟不上时代,按照博客一步一步操作难免出错,只能换一篇博客重头试一遍。此番操作不仅浪费大量时间,最重要的是——心态容易崩。

我是博客和官网教程并行,也折腾了整整两天才把GPU版本搞通。总的来说最靠谱的还是官网的教程,但是官网教程也存在一定的问题。主要是因为tensorflow依赖的各种构件下载链接的更新和教程的更新存在时间差,还有就是其中的某些安装指令存在一定的问题。

下面说下官网教程存在的几个深坑,当前日期是2019.3.5,日后官网教程会作相关更新,但是我相信下面的坑依然会存在。

1、tensorflow-gpu的软件要求

装GPU版本的tensorflow需要先读“GPU支持”标签页,内容如下:

先进“支持CUDA的GPU卡”链接,找找有没有自己的显卡,如果没有的话可以放弃装GPU版本的了,硬件问题只有钱能解决。

接下来是软件要求,显卡驱动程序建议进官网下个最新的稳定版;CUDA工具包按上述要求装CUDA 9.0版本,点进去的链接可能是更新的版本,就像我现在点进去其实已经更新到CUDA10.1版本,在网站里找到要求的9.0版本下载;CUPTI不用下载,CUDA工具包里会自带;cuDNN需要下载和CUDA版本对应的版本,好像是要先注册才能下载,只要具备基本的英语能力应该都能找到对应的下载入口。

然后是环境变量的设置,这个在 此电脑=》属性=》高级系统设置=》环境变量=》系统变量=》Path下,按照上述要求设置即可,部分环境变量可能在CUDA工具包安装的时候就帮你设置了。

2、Python环境

网上大部分博客都会要你先安装anaconda,这个无非就是一个强化版的python,包含了很多用于机器学习的算法包,但并不是必需的,当前官网对Python的要求如下:

最好使用推荐的3.4,3.5,3.6版本的Python,我当时装了个3.7就是不行。Python的安装去官网下个安装包来装即可,记得下载64位的,整个tensorflow似乎都是架构在64位上的,所以系统和Python都需要64位的。最大的下载按钮似乎是给你下个最新的32位Python,你得慢慢找到需要的64位去下载。

按要求输入命令行检验是否已经安装所需的Python环境。virtualenv --version似乎不是必须的,virtualenv只是方便将软件包安装与系统隔离开来,让tensorflow使用自己的一套Python版本。tensorflow可以选择系统安装和virtualenv安装,官网都会介绍,我是选择的系统安装。另外只装了python3的不支持python3 --version这个指令,用python --version即可。后面的python3指令都用python。

另外还需要Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable 更新 3这个环境,实测Microsoft Visual C++ 2017 Redistributable也没有问题,这个我以前装VS2017的时候就给我装好了。

3、Tensorflow-gpu的安装

在此处我遇到了最大的坑,如果按给出的指令pip3 install --user --upgrade tensorflow-gpu安装,他给我安装了1.13的版本,结果import tensorflow的时候一直在弹错,说找不到指定DLL模块,后来更换了各种CUDA版本都没解决。最后发现官网发布的版本是1.12?EXM?所以给我的是个测试版?

最后,输入指令pip3 install --user --upgrade tensorflow-gpu==1.12安装官网发布的版本,终于结束了接近三天的环境配置煎熬。

 

 

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