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写在前面
本学期有个计算机应用技术实践任务,首先需要搭建Python运行环境(建议用Anaconda)以及安装TensorFlow,折腾了好几天,查阅了许多别人的安装教程,也踩了不少坑。最后成功为两台电脑配好了环境,下面记录了我的安装详细过程。笔记本电脑配置:win10系统 + 1050Ti显卡 联想拯救者Y7000,注:在搜索栏输入“自己的电脑型号或者显卡配置+TensorFlow”可以更快找到自己想要的信息
我的安装搭配:Visual Studio 2015 社区版 + CUDA9.0 + Anaconda3-5.1.0 + cuDNN-9.0 + Python3.6 + tensorflow-gpu1.12.0
注意:搭配的版本不正确会导致TensorFlow配置失败,可以去官网 https://www.tensorflow.org/install/source_windows 查看版本搭配
网盘一站式下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1pSvVq5HOVW_rFl0_-PgR4A 提取码:to75
一、安装步骤
1. 安装Visual Studio 2015 社区版
需要先安装Visual Studio,否则CUDA会安装失败,一开始电脑已经有VS2019,尝试了下安装CUDA失败了,卸载VS2019再安装VS2015,有的教程是安装VS2017,读者可以自己尝试。通过控制面板就可以卸载VS。
下载地址:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/(官网)或者从前面提供网盘下载
1.1 进去官网下拉,找到2015,点击下载
1.2 找到VS 2015社区版,点击下载
1.3 运行安装包
1.4 选择安装路径,我选择的是放在D盘,选择自定义安装“Custom”,点击Next
1.5 选择安装相应的组件,点击Next
1.6 点击Install
1.7 安装中
安装过程较长,耐心等候
1.8 安装完成后,VS可以不用打开,在开始菜单的“最近添加”可以看到VS2015
2. 安装CUDA(重要)
CUDA的成功安装是关键一步,我就是多次卡在CUDA安装不成功,安装CUDA一定先要安装好VS2015
2.1 首先查看自己的电脑GPU是否支持CUDA
去https://developer.nvidia.com/cuda-gpus(英伟达官网)查看支持CUDA的英伟达显卡型号,一开始以为自己的1050Ti不支持,最终的结果证明是1050Ti是可以的
2.2 下载CUDA
下载地址:(官网)https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,前面提供的网盘也有,我下载的是CUDA Toolkit 9.0
2.3 运行安装包
2.4 选择安装路径,我选择默认路径,建议安装CUDA的安装路径都选择默认
2.5 检查系统兼容性
忽略警告,点击继续
2.6 点击同意并继续
2.7 选择自定义安装(我选择精简安装失败就换了个安装方式),点击下一步