tensorflow-gpu1.14.0安装全过程

本文详细记录了安装tensorflow-gpu 1.14.0的全程,包括检查英伟达驱动、确认CUDA支持、安装VS2017、CUDA和cudnn,设置环境变量,安装Python 3.6以及使用pip安装tensorflow-gpu,并提供了安装成功的验证方法。

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从前跑代码都是在自己的小CPU上,随着网络越来越复杂,GPU训练就显得尤为重要

没有GPU的我好羡慕拥有一张GPU显卡的小伙伴们

不过我很幸运,老师把她的GPU电脑借给了我。

很感激,老师愿意把她的电脑借给我让毫无配置tensorflow-gpu经验的我随便使用,胡乱挥霍。但是在使用过程中还是小心翼翼,生怕自己哪一步错了把老师电脑弄崩。在此感谢老师的鼎力相助,让我有机会尝试不一样的东西~

在安装过程中,我确实是碰到了各种各样的问题,在此记录一下,希望能够帮助大家

安装tensorflow-gpu 1.14.0

b站,csdn都有好多好多安装教程,可以跟着b站里面看的人最多的那个安装。每个人都可能会有不同的安装思路。在踩了一个又一个坑以后,自己总结了一下自己的安装思路(小伙伴可以通过搜索每一条的关键词来完成每一步):

1.查看自己有没有英伟达驱动,没有,自己下载自己显卡相对应的版本

2.查看自己显卡是否支持cuda10.0,如果不支持,无法安装tensorflow1.14.0

3.安装vs2017

4.安装cuda10.0

5.配置相应的cudnn7.4 (这一步结束最好检查一下自己的cuda是否安装成功)

配置成功是这样的

 

6.设置环境变量(需要在系统环境变脸Path中新添加四个,以以下路径为例添加箭头那四个。)

### 关于 TensorFlow-gpu 1.14.0安装与使用 #### 版本兼容性说明 当通过 `conda` 安装 TensorFlow-gpu 1.14.0 时,环境会自动配置所需的依赖项,包括 CUDA 和 cuDNN 的适当版本。尽管本地已存在不同版本的 CUDA(如 11.1),但 Conda 创建的新环境中将仅使用与 TensorFlow 兼容的指定版本——即 CUDA 10.0.130 和 CuDNN 7.6.5[^1]。 #### 安装过程概述 对于希望手动控制安装流程的情况,建议遵循官方指导来准备必要的组件: - **NVIDIA 驱动**: 确认已经安装了至少 410.x 或更新版本的驱动程序以支持所选用的 CUDA 版本。 - **CUDA 工具链**: 下载并安装适用于目标平台的 CUDA 10.0 工具包。 - **cuDNN 库**: 获取并与上述工具集相匹配的 cuDNN SDK (7.4.1+) 文件,并将其路径添加到系统的环境变量中[^3]。 完成这些前置条件之后,可以通过如下方式利用 Anaconda 来简化 TensorFlow 的部署: ```bash conda create --name tf_env python=3.7 conda activate tf_env pip install tensorflow-gpu==1.14.0 ``` 这段脚本创建了一个新的虚拟环境 (`tf_env`) 并激活之;接着指定了 Python 解释器的具体版本号以便更好地适配软件需求;最后一步则是实际执行 TensorFlow GPU 加速版 v1.14.0 的 pip 安装指令[^2]。 #### 使用文档链接 更多详细的安装指南和高级特性介绍可以参阅以下资源: - [TensorFlow Official Documentation](https://www.tensorflow.org/install/gpu) #### 常见问题解决方案 如果遇到任何困难或疑问,下面列举了一些可能有助于解决问题的方向: - 如果发现无法识别 GPU 设备,则需核查 NVIDIA 显卡驱动是否正确无误地被加载; - 对于性能优化方面的需求,考虑引入 TensorRT 插件作为辅助手段之一; - 当面对复杂的网络结构训练任务时,尝试调整 batch size 参数大小或是启用 XLA 编译技术提升效率[^4]。
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