win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow+pycharm(第二台笔记本配置深度学习环境了)

本文详细记录了在Windows 10系统上配置机器学习环境的全过程,包括安装VisualStudio、CUDA、cuDNN及Anaconda,并解决常见错误如DLL加载失败等问题。

换了新电脑,重新配置机器学习环境
电脑配置如下:win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow+pycharmjie
接下来就记录下配置环境的过程和问题

1,首先你需要了解自己电脑的显卡驱动版本(即cuda版本和驱动版本)

具体方法见博客:https://blog.youkuaiyun.com/tjb132/article/details/105575017
这里值得一提的是,我们理解上的误区。
1)首先:我笔记本的显卡驱动版本是441.152的,cuda是10.2的(新买的,配置很新)。一开始我以为只能安装cuda10.2,后来才意识到,其实它可以安装10.2以下的版本。
2)其次,虽然看起来电脑好像已经安装了cuda,但其实不是这样子的,如果你要使用gpu加速的话,你还是需要老老实实的的去下载cuda来安装。
具体安装什么版本的cuda和cudnn,请继续往下看!
具体显卡驱动的cuda如何下载,见博客:https://blog.youkuaiyun.com/tjb132/article/details/106912343

2,了解当前的tensorflow版本和cuda版本的对应关系

也许你会好奇为什么不是直接安装,但这就是关键的地方。我们新机器的显卡驱动很新,但tensorflow的更新肯定跟不上,会有延迟。所以一定要先去查看当前最新的tensorflow能兼容的cuda版本是多少。不然,你一顿操作完成之后,你会发现一定搞不定的错误。ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。(就是导入tensorflow模块出错)
还有一点就是显卡的算力问题。 具体请看博客https://blog.youkuaiyun.com/tjb132/article/details/105573442
直接 查看最新的tensorflow和cuda版本的对应关系见官网https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu

3,充分了解tensorflow和cuda的版本之后

选择一个比较新的配置。比如我现在选的是:tensorflow2.1.0+cuda10.1+cudnn10.1.
选择完毕之后就是安装的问题了。只要正常安装,一般不会出什么问题。但安装的时候会有很多注意事项,特别是系统环境配置问题。
我一开始不注意系统环境变量的配置,到处最后导入tensorflow模型的时候出错:
tensorflow ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

下面这两步的顺序可以对调。先安装哪个都行。但是,没有安装cuda和cudnn的话,最好不要在anaconda 中添加tensorflow环境

4, visual studio 软件 安装

先安装 visual studio 软件。因为tensorflow 2.0之后需要里边的某个文件。如果不安装的话会出现错误: ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
这是因为tensorflow2.x之后就没有某个c++文件(具体我忘记了),需要共用其他c软件中的那个文件。具体可以找到tensorflow官网查看
安装教程自行百度

5,cuda、cudnn的下载安装,及其注意事项

win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow2.1.0配置机器学习环境(2)—— cuda和cudnn下载安装:https://blog.youkuaiyun.com/tjb132/article/details/106912343

6,anaconda的下载安装,及其注意事项

win10+cuda10.2+cudnn+tensorflow2.1.0配置机器学习环境(1)——anaconda详细安装教程:https://blog.youkuaiyun.com/tjb132/article/details/106912043

7,anaconda安装完成之后

anaconda安装完成之后可以通过相应的指令,添加tensorflow的python环境,以及添加tensorflow库。然后测试。

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