深度學習最熱的兩個框架是 pytorch 和 tensorflow,pytorch 最新版本是 1.3,tensorflow 最新版本爲 2.0,在 win10 下 pytorch 1.3 要求的 cuda 最高版本是 10.1,見下圖:python
而 tensorflow 2.0 使用的 cuda 版本是 10.0,見下圖:bash
這就形成了衝突,通常是裝 cuda 10.1,而後再從新編譯 tensorflow 2.0 源碼跑在 cuda 10.1 下,編譯 tensorflow 源碼的步驟仍是較麻煩的,也很容易失敗,不過如今有更好的方案了,框架
就是直接安裝 NIGHTLY 版本,目前最新版本爲 tensorflow 2.1.0-rc2,使用 pip 安裝學習
pip install tensorflow-gpu==2.1.0-rc2
檢驗一下blog
import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())
發現已經能正常使用 gpu 了ip
2020-01-01 10:40:26.616452: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1241] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 4702 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1060, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) True