win10 + python3.6 + tensorflow-gpu1.4.0 + CUDA8.0 + cuDNN v6环境安装

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Travon 1月 16, 2018
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之前换了新电脑,一直没来得及把TensorFlow装上,电脑是惠普 战66,有独显MX150,所以这次安装的是gpu版,网上找了好些个教程,最后在自己摸索中,把环境装好了,记录一下。

安装python3.6

这一步实在没什么好说的。

安装TensorFlow-gpu 1.4.0

这里我之前本来想安装最新的1.5.0rc1版本,但是这个版本需要CUDA 9.0,我不想重新下载CUDA了,所以选择了1.4.0版本。具体的报错信息如下:

ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

这一步记得选择正确的版本,因为我的是python3.6、Windows 64位、gpu版本,所有选择下载tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
使用命令pip install tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装

安装CUDA 8.0

这一步也要选对版本,我之前看了好多教程,都是说要去https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载,然而我下载的时候网站正在维护,然后是在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive这个网站下载的,这个网站提供所有版本的CUDA下载链接,我本来想下载CUDA Toolkit 8.0 GA2这个版本,但是local版的链接失效,所以最后下载了CUDA Toolkit 8.0 GA1。双击.exe文件安装成功后,可以在cmd里用命令nvcc -V测试,如果出现版本号就说明安装成功。

安装cuDNN v6

本来是想安装v7版本的,但是TensorFlow 1.4好像需要用v6版本的,所以这里安装的版本是cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0
cuDNN的下载地址是https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,这个网址提供所有版本的cuDNN下载,但是需要先注册,我选择的版本是cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0,下载完成后是一个压缩包。解压缩之后是三个文件夹/bin, /include, /lib,将这三个文件夹复制到之前CUDA的安装目录下,我的是默认安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

至此,整个安装过程就结束了,可以import tensorflow as tf测试一下,我这边已经成功了。

总结下来,就像一些教程里说的,版本真的非常重要,需要保证版本兼容才能安装成功,比如我这个环境就是win10+python3.6+tensorflow-gpu1.4.0+CUDA8.0+cuDNN v6。其他的版本我这里就没有探索了,之后版本升级,我应该还要继续更新,到时候做个版本适配总结。

参考:
http://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550
http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159


本文标题: win10 + python3.6 + tensorflow-gpu1.4.0 + CUDA8.0 + cuDNN v6环境安装
原始链接: http://oyeblog.com/2018/install_tensorflow_gpu/
发布时间: 2018年01月16日 - 22时44分
最后更新: 2018年01月16日 - 23时03分
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