64位windows 7离线安装cuda 10+ cudnn 7.3+tensorflow 1.11.0 GPU版本教程

本文详细介绍了在64位Windows7系统上离线安装CUDA10、CUDNN7.3及TensorFlow1.11GPU版本的步骤,包括软件下载、环境配置、依赖安装等内容,帮助解决常见的DLL加载失败问题。
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64位windows 7离线安装cuda 10+ cudnn 7.3+tensorflow 1.11.0 GPU版本教程

Tensorflow用户较多,但其官网GPU版本的离线安装非常麻烦,经常被“Import Error: DLL load failed: 找不到指定的模块。”问题困扰,难以找到解决办法。下面将利用第三方whl安装包(忘记具体网址了)的安装过程分享如下。如果需要离线安装软件包,请在百度网盘下载(https://pan.baidu.com/s/1iX-n_fzOApT4-PuD-5sO4A),提取密码(o9b5)。
一、下载相关软件
(一)Anaconda3.5.2以及tensorflow所需额外的.whl安装包
(二)gpu版本所需的cuda 10、cudnn 7.3软件等
下载相关软件全部放在目录c:\tensorflow1.11下
Requires Distributions:
setuptools<=39.1
absl-py>=0.1.6
wheel>=0.26
grpcio>=1.8.6
keras_applications>=1.0.5
keras-preprocessing>=1.0.3
protobuf>=3.6.0
gast>=0.2.0
six>=1.10.0
tensorboard<1.11.0,>=1.10.0
numpy<=1.14.5,>=1.13.3
astor>=0.6.0
termcolor>=1.1.0
markdown>=2.6.8
werkzeug>=0.11.10

二、安装cuda 10.0
按提示安装cuda_10.0.130_411.31_windows.exe即可。
三、安装cuDNN 7.3
解压cudnn-10.0-windows7-x64-v7.3.0.29.rar文件后,将cuda目录下所有文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuda\v10.0(此为cuda缺省安装目录,可根据需要修改)目录下,选择合并文件夹
四、安装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable
1、 没有安装visual studio的用户需要安装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable (X64)
安装结束后重启电脑。

五、安装Anaconda3-5.2.0-Windows-x86-64.exe
选择将软件安装在“c:\Anaconda3”,然后按照提示一步一步点击下一步即可。
在Install Microsoft VSCode时按照提示点击“skip”即可。
安装结束后重启计算机。

六、进入Anaconda目录用python安装部分依赖软件
1、将html5lib-0.9999999压缩包解压到Anaconda3目录下,将html5lib-0.9999999目录下的html5lib目录拷贝到Anaconda3目录下,通过cmd进入c:\Anaconda3目录,输入:
python html5lib-0.9999999\setup.py install

2、将gast-0.2.0压缩包解压到Anaconda3目录下,将gast-0.2.0目录下的gast目录和gast-0.2.0目标拷贝到Anaconda3目录下,在cmd下输入(c:\Anaconda3):
Python gast-0.2.0\setup.py install

3、将termcolor-1.1.0压缩包解压到Anaconda3目录下,在cmd下输入:
Python termcolor-1.1.0\setup.py install

4、将absl-py-0.1.10压缩包解压到Anaconda3目录下,将absl-py-0.1.10目录下的absl目录拷贝到Anaconda3目录下,在cmd下输入:
Python absl-py-0.1.10\setup.py install

七、用pip安装其余软件包
通过cmd进入c:\Anaconda3\Scripts目录,输入:
1、pip install e:\tensorflow1.11\astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl
2、pip install e:\tensorflow1.11\backports.weakref-1.0.post1-py2.py3-none-any.whl
3、pip install e:\tensorflow1.11\enum34-1.1.6-py3-none-any.whl
4、pip install e:\tensorflow1.11\protobuf-3.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
5、pip install e:\tensorflow1.11\grpcio-1.9.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
6、pip install e:\tensorflow1.11\markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl
7、pip install e:\tensorflow1.11\six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
(以下三个可能有先后次序,如果报错就调整先后顺序)
8、pip install e:\tensorflow1.11\Keras-2.1.6-py2.py3-none-any.whl
9、pip install e:\tensorflow1.11\keras_applications-1.0.5-py2.py3-none-any.whl
10、pip install e:\tensorflow1.11\keras_preprocessing-1.0.3-py2.py3-none-any.whl
11、pip install e:\tensorflow1.11\tensorboard-1.11.0-py3-none-any.whl
12、pip install e:\tensorflow1.11\tensorflow_gpu-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

八、验证
运行风格迁移程序(图片1024像素*768像素,大小134kb;经迁移处理大小为422kb),缺省迭代1000步,显卡titan Xp运行时间为135秒,CPU (i7-7700K CPU@4.20GHz,32.0GB内存)运行时间约3小时30分钟,加速比约为97倍。

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答案是:需要。因为PyTorch和TensorFlow都会依赖特定版本的numpy。我们需要避免破坏它们的依赖关系。 具体做法: 1. 安装numpy和matplotlib时,不要指定版本,让conda自动解决依赖(推荐): ```bash conda install numpy matplotlib ``` conda会检查当前环境中已安装的包(包括PyTorch和TensorFlow)的依赖,并选择兼容的版本。 2. 如果我们需要指定numpy或matplotlib的版本,那么必须确保这个版本与PyTorch和TensorFlow兼容。可以通过以下方式检查: - 查看当前环境下PyTorch和TensorFlow依赖的numpy版本范围: ```bash conda search &#39;pytorch[version=1.11.0]&#39; --info # 会显示依赖关系,包括numpy的版本要求 conda search &#39;tensorflow=2.10.0&#39; --info ``` 但实际上,conda可能不会直接显示这些信息,我们可以通过尝试安装特定版本来观察conda的解决方案。 3. 一般来说,PyTorch 1.11TensorFlow 2.10对numpy的要求: - PyTorch 1.11: 要求numpy>=1.11(实际上,通过conda安装时,PyTorch1.11.0会依赖numpy>=1.22.3,<2.0.0,具体请以实际安装时conda的解析为准) - TensorFlow 2.10: 要求numpy>=1.20,<1.24(根据TensorFlow 2.10.0的发布说明) 所以,numpy的版本需要同时满足:>=1.22.3(来自PyTorch)且<1.24(来自TensorFlow)。因此,我们可以安装numpy在[1.22.3, 1.24)之间的版本,例如1.23.5。 4. 安装指定版本的numpy: ```bash conda install numpy=1.23.5 ``` 然后安装matplotlib,matplotlib对numpy的依赖比较宽松,只要numpy>=1.12即可,所以1.23.5可以满足。 5. 如果使用pip安装,也要注意: ```bash pip install numpy==1.23.5 matplotlib ``` 总结: 1. 首先,CUDA版本冲突的问题:PyTorch1.11TensorFlow2.10分别要求CUDA11.311.2,无法在同一环境中同时满足。建议分开两个环境。 2. 如果用户坚持在一个环境中,那么需要解决CUDA版本冲突(不推荐,可能带来不可预知的问题)。如果用户已经解决了CUDA冲突(比如系统安装了多个CUDA,并通过环境变量分别指定),那么可以安装框架。 3.安装numpy和matplotlib时,需要注意numpy的版本必须同时满足PyTorch和TensorFlow的要求。根据我们的分析,numpy版本应选择1.23.5(或其他在1.22.31.24之间的版本)。 因此,我们给出安装步骤(假设用户已经解决了CUDA冲突,或者用户不使用GPU版本的框架,或者用户愿意接受CUDA版本不匹配可能带来的问题): ```bash # 创建环境 conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv # 安装PyTorch 1.11(使用CUDA11.3) conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 安装TensorFlow 2.10(使用CUDA11.2,但需要系统有CUDA11.2,并在环境中安装cudatoolkit=11.2,但这样会和上面的11.3冲突,所以不推荐同时安装两个cudatoolkit) # 因此,这里我们使用pip安装TensorFlow,并希望它使用系统安装CUDA11.2(前提是系统已经安装CUDA11.2,并且环境变量LD_LIBRARY_PATH指向了11.2的库) pip install tensorflow-gpu==2.10.0 # 安装numpy和matplotlib(注意版本) # 为了避免破坏已有依赖,我们先尝试安装numpy=1.23.5 conda install numpy=1.23.5 conda install matplotlib # 会自动选择兼容版本 ``` 但是,上述安装两个cudatoolkit是不可能的,所以实际安装TensorFlow时,可能会因为找不到CUDA11.2而失败。因此,我们再次强调:不建议在同一环境中同时安装两个框架的GPU版本,如果必须,请使用虚拟环境隔离。 所以,我们建议用户重新考虑:是否真的需要同时使用PyTorch1.11TensorFlow2.10?如果不需要同时使用,那么最好分开环境。 如果用户不需要GPU版本TensorFlow,那么可以安装CPU版本: ```bash pip install tensorflow==2.10.0 # CPU版本 ``` 这样就不会有CUDA冲突。 最后,关于matplotlib:它不涉及CUDA,所以只要numpy兼容,就可以安装。 因此,在同一个环境中安装numpy和matplotlib需要注意版本冲突(主要是numpy版本),但如果我们按照框架要求的范围安装,就可以避免。 结论: 1. 如果用户同时安装PyTorch1.11GPU)和TensorFlow2.10GPU)且使用不同CUDA版本,则无法正常工作(除非系统配置多个CUDA并正确设置环境变量,且框架能够找到各自的CUDA版本,但conda环境无法同时安装两个cudatoolkit)。 2. 如果用户可以接受TensorFlow使用CPU版本,那么可以安装,不会冲突。 3. 安装numpy时,需要安装同时兼容两个框架的版本(如1.23.5),matplotlib则没有特别要求。 建议安装步骤(以TensorFlow CPU版本为例): ```bash conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install tensorflow==2.10.0 # CPU版本 conda install numpy=1.23.5 matplotlib ``` 然后验证: ```bash python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 应该输出True python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices(&#39;GPU&#39;))" # 应该输出[],因为TensorFlow是CPU版本 ``` 如果用户需要TensorFlow使用GPU,那么只能放弃PyTorch的GPU或者使用两个独立环境。 以上是针对用户问题的详细解答。 </think> 在您指定的环境(CUDA 11.2, cuDNN 8.1, PyTorch 1.11, TensorFlow 2.10)中安装 NumPy 和 Matplotlib 时,需要注意以下关键点: ### 一、版本冲突风险分析 1. **NumPy 版本兼容性** PyTorch 1.11TensorFlow 2.10 对 NumPy 的依赖关系: $$ \begin{cases} \text{PyTorch 1.11} & \Rightarrow \text{numpy}\geq 1.21 \\ \text{TensorFlow 2.10} & \Rightarrow 1.20 \leq \text{numpy} < 1.24 \end{cases} $$ **推荐版本**:`numpy=1.23.5`(同时满足两者要求)[^1] 2. **Matplotlib 兼容性** Matplotlib 对底层库的依赖较宽松: - 兼容 Python 3.7+ ✅ - 与 NumPy 无严格版本绑定 ✅ **推荐安装最新版**:`matplotlib=3.7.4` ### 二、安全安装步骤 ```bash # 创建独立环境(避免与系统环境冲突) conda create -n dl_env python=3.9 -y conda activate dl_env # 安装核心框架(自动解析CUDA/cuDNN依赖) conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install tensorflow==2.10.0 # TensorFlow官方推荐pip安装 # 安装科学计算库(指定兼容版本) conda install numpy=1.23.5 matplotlib=3.7.4 ``` > **注**:PyTorch 官方未提供 CUDA 11.2 的预编译包,上述命令使用 CUDA 11.3(兼容 11.2)[^1]。若必须严格使用 CUDA 11.2,需要通过源码编译 PyTorch。 ### 三、验证安装结果 ```bash # 检查版本兼容性 python -c "import torch; print(f&#39;PyTorch: {torch.__version__}, CUDA: {torch.version.cuda}&#39;)" python -c "import tensorflow as tf; print(f&#39;TensorFlow: {tf.__version__}&#39;)" python -c "import numpy as np; print(f&#39;NumPy: {np.__version__}&#39;)" # 测试库加载能力 python -c "import matplotlib.pyplot as plt; plt.plot([1,2]); plt.savefig(&#39;test.png&#39;)" ``` ### 四、冲突解决建议 若出现依赖冲突: 1. **优先使用 conda 解析依赖** ```bash conda install --channel defaults --strict-channel-priority numpy matplotlib ``` 2. **检查环境一致性** ```bash conda list --explicit > environment.txt # 导出精确版本 conda env export > environment.yml # 导出完整环境 ``` > **关键提示**:深度学习环境中,NumPy 版本冲突是最常见问题。当出现 `ImportError` 或 `ABI mismatch` 错误时,优先检查 NumPy 版本是否符合框架要求范围[^1]。
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