Windows 10安装Anaconda+Tensorflow-gpu

Anacond是一款开源的Python包管理工具,使用Anaconda可以简便地使用Python。同时使用Anaconda安装Tensorflow-gpu版本也十分便捷。

一、在Windows 10系统中安装Anaconda

首先进入Anaconda官网 https://www.anaconda.com/,如下图。

Anaconda官网

点击右上角的Download进入下载页面,如下图。

下载Anaconda

选择Windows操作系统,Python3.7版本进行下载。如果想要下载其他版本的Anaconda,可在该网址中查找 https://repo.continuum.io/archive/

下载完成后进行Anaconda的安装。本博客使用的是Anaconda3-2018.12-Windows-x86_6版本。双击Anaconda的执行文件,点击“Next”继续,如下图。

安装Anaconda

点击“I Agree”继续,如下图。

安装Anaconda

选择“Just Me”,点击“Next”继续,如下图。

安装Anaconda

安装默认的安装路径来,或者也可以更改路径。点击“Next”继续,如下图。

安装Anaconda

这里勾选两个复选框。第一个复选框表示将Anaconda添加到环境变量中,如果不添加在后期也可以自己手动添加。如下图。

安装Anaconda

等待安装完成,如下图。

安装Anaconda

点击“Next”继续,如下图。

安装Anaconda

点击“Install Microsoft VSCode”安装VSCode支持,如下图。

安装完VSCode后,点击“Next”继续,如下图。

安装Anaconda

如果不需要了解Anaconda和Anaconda Cloud的更多信息,点击“Finish”完成安装。如下图。

安装Anaconda

在开始菜单处可以找到已安装好的Anaconda。Anaconda Nacigator是Anaconda管理Python等虚拟环境的GUI界面。Anaconda Prompt是命令行界面。同时安装了Jupyter和Spyder。如下图。

二、创建安装Tensorflow的Python环境

打开Anaconda Promot创建安装tensorflow的Python环境,输入conda create -n tensorflow_gpu python=3.6,其中-n tensorflow_gpu python=3.6表示创建名为tensorflow_gpu的环境,python版本为3.6。如下图。

​在此过程中程序会给出Proceed([y]/n)选项,输入“y”继续,等待环境创建完成。如果conda版本比较低,命令行界面会提示升级conda,安装最新版本的conda则不会出现此问题。完成这一步表示用于安装Tensorflow的Python环境创建完成。如下图。

Anaconda Prompt

进入C:\Users\KDD\Anaconda3\envs文件夹查看安装好的环境。envs为enviromments缩写,表示Anaconda中安装的Python虚拟环境。在该文件夹下可以查找到刚刚创建好的tensorflow_gpu环境,进入tensorflow_gpu文件夹,如下图。

可以看到该环境和用Python安装包安装的Python环境十分相似。也就是说,Anaconda中的Python环境已经创建完成。下一步就是在此环境中安装Tensorflow等软件包了。

打开Anaconda Navigator,由于本次安装Anaconda2018版本,其Anaconda Navigator版本为1.9.6,提示将其升级到1.9.7,所以先进行升级。安装最新版本则不会提示此问题。

在出现的界面中,点击“Yes”继续。如下图。

升级Anaconda Navigator

点击“Upgate now”继续,如下图。

升级Anaconda Navigator

等待升级完成,如下图。

升级Anaconda Navigator

Anaconda Navigator升级完成,如下图。

升级Anaconda Navigator

三、安装Tensorflow-gpu版本

在先前的Anaconda Prompt命令行界面中,输入conda activate tensorflow_gpu,激活该环境。如下图。

激活环境

在激活先前安装的Python环境后,输入conda install tensorflow-gpu,安装tensorflow-gpu版本。完成后命令行最前端变为(tensorflow_gpu),表示环境已激活。如下图。

安装tensorflow-gpu

输入“y”继续,如下图。

安装tensorflow-gpu

等待tensorflow-gpu安装完成,如下图。

安装tensorflow-gpu

安装完成后在命令行界面输入“python”,测试tensorflow-gpu,输入如下:

>>> import tensorflow as tf

>>> print = tf.constant(‘Hello, World!’)

>>> with tf.Session() as sess:

…         sess.run(print)  

此时却显示异常:tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for runtime version.

意思是CUDA版本不符合导致的。虽然使用Anaconda在安装tensorflow-gpu时同时会自动下载CUDA与cuDNN,但考虑到版本的问题,还是建议自行安装。

显示异常如下图。

本次安的tensorflow-gpu版本为1.13。进入Tensorflow官网 https://www.tensorflow.org/install/gpu/ 查看tensorflow-gpu的CUDA和cuDNN版本支持。

如下图所示,最新的tensoflow-gpu-1.13中,CUDA版本为10.0,cuDNN版本不低于7.4.1。

cuda与cudnn版本

查看本机的CUDA,在桌面右键,点击“NVIDIA 控制面板”。如下图。

NVIDIA控制面板

点击“帮助”—>”系统信息”—>”组件”,查看CUDA版本型号。

查找文件名为:NVCUDA.DLL,可以看到CUDA版本为9.1.84版本,低于官网要求的10.0版本,所以对CUDA进行重新下载和安装。CUDA版本如下图。

NVIDIA控制面板

四、安装CUDA+cuDNN

在Tensorflow官网的gpu支持处,查看CUDA版本支持,并点击进入相关页面。或者直接进入CUDA下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive/

如下图。

下载CUDA

选择CUDA Toolkit 10.0版本,点击进入下载页面。选择“Windows”—>“x86_64”—>“10”—>“exe(local)”—>“Download(2.1 GB)”,进行下载CUDA。另外,页面中的“exe(network)”为在线安装,“exe(local)”为离线安装(本地安装)。本博客选择离线安装,将CUDA下载到本机进行安装。

如下图。

下载CUDA

CUDA-10.0下载完成,如下图。

CUDA下载完成

在Tensorflow官网的gpu支持处,查看cuDNN版本支持,并点击进入相关页面。或者直接进入cuDNN下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn/,点击“Download cuDNN”。如下图。

下载cuDNN

提示需要注册账号,点击“Join”,如下图。

下载cuDNN

可以选择微信、QQ、Google或Facebook登录,或者创建账号。如下图。

下载cuDNN

登录后,填写选项。如下图。

下载cuDNN

填写完选项后,点击“Proceed To Downloads”。如下图。

下载cuDNN

点击“I Agree”,选择cuDNN7.6.2,选择Windows10进行下载。如下图。

下载cuDNN

下载cuDNN,如下图。

下载cuDNN

完成CUDA与cuDNN的下载后,进行CUDA的安装。点击下载好的CUDA安装程序,出现安装界面,点击“OK”。如下图。

安装CUDA

等待安装,如下图。

安装CUDA

点击“同意并继续(A)”,如下图。

安装CUDA

选择“精简(E)”,点击“下一步(N)”,如下图。

安装CUDA

选择“I understand”,点击“NEXT”,如下图。

安装CUDA

等待安装,如下图。

安装CUDA

点击“下一步(N)”,如下图。

安装CUDA

安装完成,重启计算机,如下图。

安装CUDA

重启后,解压先前下载的cuDNN文件。进入解压后的文件夹,进入cuda文件夹,复制“bin”、“include”和“lib”三个文件夹。如下图。

配置cuDNN

进入CUDA的安装目录,C盘—>Program Files—>NVIDIA GPU Computing Toolkit—>CUDA—>v10.0,用cuDNN内的三个文件夹覆盖CUDA的v10.0文件夹内的三个同名文件夹。如下图。

配置cuDNN

再次进入NVIDIA控制面板,查看CUDA版本,为1.10.140。如下图。

查看CUDA

五、测试tensorflow-gpu

再次进入Anaconda Prompt,输入测试代码,输出“Hello, World!”,表明tensorflow-gpu安装成功。如下图。

测试tensorflow-gpu

配置安装tensorflow-gpu的Jupyter和Spyder。否则使用原Jupyter和Spyder,仍然是原来的Python的环境。

打开Anaconda Navigator,在Applications on处选择安装好的tensorflow-gpu环境,点击Jupyter下的“Install”,等待其安装完成。再点击Spyder下的“Install”进行安装。如下图。

安装tensorflow-gpu环境的Jupyter和Spyder

安装完成后,在开始菜单出查看安装好的Jupyter和 Spyder。如下图。

查看

至此,在Windows 10下的Anaconda和Tensorflow-gpu安装完成。

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