[更新时间:2019.1.2]Win10 +VS2017+ python3.66 + CUDA9.2 + cuDNNv7.2.1 + tensorflow-gpu 1.12.0 最新版

Win10 +VS2017+ python3.66 + CUDA9.2 + cuDNNv7.2.1 + tensorflow-gpu 1.12.0 最新版

 

 

官网的tensorflow 1.10只支持 cuda9.0  不支持9.2，不安装cuda9.0的话会出错。本文的目的是用最新版的CUDA9.2 + cuDNNv7.2.1来运行tensorflow 1.10

 

 

 

CUDA安装

根据官网描述在下载CUDA之前请确保：

1. GPU型号兼容
2. 支持的Windows版本
3. 支持的Microsoft Visual Studio版本

cuda下载地址：http://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDA安装路径:“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2” 

或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2 后面下载的cudnn要放在CUDA安装路径中。

 

这里我安装的是Microsoft Visual Studio 2017，但是之前在安装CUDA 9.2时总是安装失败，于是又尝试了9.1 ，9.0都是一样的问题，安装失败，所以我判断是Microsoft Visual Studio 的问题。之后重装了Microsoft Visual Studio 2017 ，成功安装。

输入nvcc --version或者nvcc -V验证:

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cuDNN下载

cuDNN只是cuda的一个补丁。需要注册一个官网帐号， 下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.2.1/prod/9.2_20180806/cudnn-9.2-windows10-x64-v7.2.1.38

 

注意下载的是这个版本cuDNNv7.2.1 ，之前的版本是 7.1.4 会出以下错误

Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. 

解压缩下载的CuDnn文件，得到3个文件夹：bin, include, lib。

将这个三个文件夹复制到“C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2” （CUDA安装路径）

或者安装在D:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2

之后确认环境变量：

确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9.2已经存在。如果没有。

手动添加 “C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.2\bin”到Path里面。

如何验证是否正确安装了CUDA

在运行里面输入“cmd” 然后用命令“nvcc -V”进行测试 必须用大写的V，否则出错

即如下的代码

nvcc -V

运行的结果如下

 

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pip安装Tensorflow-gpu

 注意：

目前tensorflow还不能支持cuda9.2，所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装。大神编译的各种版本的tensorflow安装包地址：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

根据说明找到资源路径：[1.11-1.12 必须安装cuda10]

 

https://raw.githubusercontent.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/master/1.12.0/py36/GPU/cuda100cudnn73avx2/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.7z.001

https://raw.githubusercontent.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/master/1.12.0/py36/GPU/cuda100cudnn73avx2/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.7z.002

下载完成后：2个文件合并一下。

将tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

复制到C:\Windows\System32文件夹下，然后执行命令：pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl（若运行失败，会报错在哪个文件夹不能找到该文件，再把.whl文件移到指定文件夹即可）

或cmd直接 cd 到存放的目录 D:\Tensorflow下

【需要翻~~~墙，否则 installed tensorboard-1.12.0 无法安装，导致安装失败】

 

最后pip list查看：

 

运行测试

最后输入python

输入import tensorflow as tf 查看：

完工~~体验gpu的运算速度吧

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还有问题的，可以加群264191384 注明（warp）