win10安裝Tensorflow1.9GPU版本

前言

看到DateWhale出了一篇安裝教程（微信公衆號DateWhale），決定體驗一下Tensorflow1.9的GPU版本。。其實一開始裝的是2.0，可是tf.Session()就報錯了，說是2.0不能這麼用，

因而有點慫，仍是裝回1.X版本先玩玩吧，至少教程多啊。。

正文

總共所需環境爲

Anaconda3.X，

CUDA9.0以上，以及

cuDNN7.5以上的配置，

1、

首先Anaconda是已經有3.6的版本了，

2、

而後在本身機子上看了一下環境變量，原來好久之前我就裝了CUDA的9.0版本，挺爽。。

測試一下CUDA是安裝成功的，CMD打開命令行窗口，敲：

nvcc -V

#

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

出現了CUDA的版本信息，我這裏是9.0，那麼就表示CUDA安裝成功了。而後在CUDA的安裝文件夾裏C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

在bin和include文件夾裏找了一圈都沒找到cuDNN這個庫，說明我應該從新下載。。

3、

因而，在這個網站裏下載和CUDA對應版本的cuDNN——https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

能夠看到我應該是須要下載7.6.1版本的，因而下載。。

 

 

 

測試

import numpy
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

#

MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.732130: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] MatMul: (MatMul)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
Const: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
2019-06-27 21:36:15.739942: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] Const: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.750423: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] a: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
2019-06-27 21:36:15.763625: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\placer.cc:886] b: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
[[22. 28.]
[49. 64.]]

說明tensorflow調用GPU工做