windows10+python3.7 + Tensorflow-gpu1.13.1 深度学习环境配置

最新推荐文章于 2024-05-28 20:17:38 发布

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本文详细介绍了在Windows10系统下，使用Python3.7与TensorFlow-gpu2.0构建深度学习环境的步骤。主要内容包括：确定CUDA版本，下载并安装CUDA与CUDNN；配置环境变量；检查并安装VisualCRedistributate2015x64及特定版本的Python库numpy、scipy和curses；下载并安装对应Python版本的TensorFlow-whl文件。

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windows10+python3.7 + Tensorflow-gpu2.0 深度学习环境配置

1.在桌面右击选择NVIDIA控制面板点击后点击帮助下拉菜单下的系统信息如图所示查看自己电脑GPU对应的CUDA版本从图中可以看出我的电脑对应的CUDA版本问10.1
2.到英伟达官网下载自己电脑对应版本的CUDA(如上图所示我的电脑对应的是CUDA10.1),并下载其对应的CUDNN,然后安装（具体安装步骤自己百度）
CUDA安装后环境变量配置如下图
还需要再path中添加C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10.1(请根据自己安装位置和版本自行修改图中位默认安装位置)

3.查看自己电脑安装的python中有没有Visual C Redistributate 2015 x64(没有的话下载安装)如下三个Python库:numpy、scipy和curses(注意numpy和scipy不能是通过pip install numpy或pip install scipy直接安装的)如果没有到[这里下载如下三个.whl文件并从CMD进入文件下在位置pip安装
scipy-1.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
numpy-1.16.2+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl
curses-2.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.从这里去下载对应自己python版本的.whl文件，然后CMD进入文件下载位置并pip安装，然后就可以愉快的玩耍了。
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在这里插入图片描述