GPU跑TensorFlow的各种显卡下的电脑配置(1080ti)

本文详细介绍了搭建基于英伟达GeForce GTX 1080 Ti的高性能计算环境的配置需求,包括操作系统win10 64位、CUDA 9.0、cuDNN 7、Anaconda 3.5及TensorFlow-GPU 1.7.0等关键软件的版本选择。
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配置需求:

1. 操作系统:win10 64位

 GPU:英伟达GeForce GTX 1080 Ti

 cuda9.0版本

 cudnn7

 anaconda3.5
 tensorflow-gpu 1.7.0

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在安装TensorFlow GPU版本时,最重要的是要注意TensorFlow、Python及其依赖项的版本对应关系,若安装了版本不对应的CUDA或者cuDNN,可能会导致无法正常调用设备的GPU进行工作。若安装过程中出现与之前安装的TensorFlow版本间的冲突,可在安装之前把之前安装的版本及其依赖项卸载干净,然后再进行安装 [^1]。 安装前,需要确定自己的显卡是否支持CUDA,可以参考地址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 。若显卡支持,便可开始安装。以下是一个安装示例,安装包版本为Win10、Python3.6.5、TensorFlow - GPU 1.8.0、CUDA 9.0、cuDNN 7.4.2,各版本之间一定要匹配 [^2]。 Python安装可参考链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606573927720991570&wfr=spider&for=pc 。 安装步骤如下: 1. 卸载电脑里的TensorFlow包,在命令行使用代码: ```bash pip uninstall tensorflow ``` 2. 安装TensorFlow - GPU 1.8.0版本,使用命令: ```bash pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 3. 安装CUDA。 安装完成后测试代码如下: ```python import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello world') sess = tf.Session() ``` 此外,安装TensorFlow的准备工作还包括确定TensorFlow版本,使用pip直接安装并输入安装指令,安装后还需进行测试 [^3]。 如果使用的电脑配置为Win10,内存8G,显卡GTX1050Ti,2G显存,处理器intel - i7 - 7700,可使用CUDA 9.0版(cuda_9.0.176_win10),Cudnn使用cuda9.0版对应版本(cudnn - 9.0 - windows10 - x64 - v7.1),TensorFlow官方地址为<https://github.com/tensorflow/tensorflow> ,这里使用的TensorFlow最新版本是1.8 [^4]。 还有一种安装方式,包中内容包括cuda和cudnn,可自动安装,不用自己单独下载 [^5]。
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