Windows下搭建TensorFlow的GPU版本

该博客详细介绍了TensorFlow GPU版本的安装配置过程。需先下载安装Python 3.5.2版本,再下载TensorFlow GPU版及其依赖,安装cuda 8.0和匹配的cudnn,添加环境变量。最后介绍了验证cudnn安装和测试TensorFlow的方法。

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1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本)

2.使用下面的地址下载tensorflowGPU版本

  http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本

4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图)

  安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功!

 

5.下载与cuda相匹配的cudnn,解压后(如下图)在环境变量的Path添加解压后的cudnnbin目录位置变量

6.验证

  到这里基本已经完成tensorflow的安装配置了,如果想验证一下cudnn是否安装成功,可以建立一个VS的控制台项目,配置平台为x64release版本(不是debug),然后在项目属性->VC++目录->包目录加:D:\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1\cuda\includecudnninclude目录),库目录加:D:\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1\cuda\lib\x64cudnnlib目录,链接器->附加依赖项添加:cudnn.lib。添加如下代码:

效果输出如果是:CUDNN_STATUS_SUCCESS表明CUDNN安装成功!

7.测试

  测试一个tensorflow版本的mnist程序,在cmd命令里运行,有输出结果如下:

表明GPU版本的tensorflow安装成功!

转载于:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10832129.html

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