tf2-gpu2.1安装.doc
TensorFlow-GPU 2.1 安装指南 本文档详细介绍了 TensorFlow-GPU 2.1 的安装过程,该过程 涉及到显卡驱动、CUDA 和 Cudnn 的安装。通过本文档,读者可以了解到 TensorFlow-GPU 安装的必要条件、安装步骤以及测试过程。 显卡驱动、CUDA 与 Cudnn 在开始安装 TensorFlow-GPU 之前,需要首先安装显卡驱动、CUDA 和 Cudnn。显卡驱动是 NVIDIA 图形卡的驱动程序,CUDA 是 NVIDIA 的并行计算平台,而 Cudnn 是 CUDA 的一个子项目,提供了深度学习框架。 要安装 CUDA,需要从 NVIDIA 官方网站下载对应的安装包。当前最新版本的是 CUDA 10.1,下载地址为:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/secure/Prod/local_installers/cuda_10.1.105_418.96_win10.exe。 在安装 CUDA 之后,需要安装 Cudnn。Cudnn 的安装包可以从 NVIDIA 官方网站下载,当前最新版本的是 Cudnn 7.6.0,下载地址为:https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.6.0.64/prod/10.1_20190516/cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.0.64.zip。 TensorFlow 安装 安装了显卡驱动、CUDA 和 Cudnn 之后,可以开始安装 TensorFlow-GPU 了。需要下载 Anaconda 的安装包,建议下载 Python 3.7 的图形安装界面。然后,使用 Anaconda 创建一个新的环境,并使用 pip 安装 TensorFlow-GPU。 在安装 TensorFlow-GPU 之前,需要首先安装 CUDA 和 Cudnn,这是因为 TensorFlow-GPU 需要依赖 CUDA 和 Cudnn 来实现 GPU 加速。同时,需要使用 Anaconda 创建一个新的环境,以避免与系统环境中的其他软件发生冲突。 测试 安装完成 TensorFlow-GPU 之后,需要测试 TensorFlow-GPU 是否安装成功。可以使用以下命令来测试 TensorFlow-GPU: ``` import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果输出的是 TensorFlow-GPU 的版本号,那么表示安装成功。 Jupyter 调试过程 安装完成 TensorFlow-GPU 之后,可以使用 Jupyter Notebook 来调试 TensorFlow-GPU。需要安装 Jupyter Notebook, 然后使用以下命令来启动 Jupyter Notebook: ``` jupyter notebook ``` 然后,在浏览器中输入 `http://localhost:8888`,便可以访问 Jupyter Notebook。 成功安装过程 安装完成 TensorFlow-GPU 之后,需要测试 TensorFlow-GPU 是否安装成功。可以使用以下命令来测试 TensorFlow-GPU: ``` import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果输出的是 TensorFlow-GPU 的版本号,那么表示安装成功。 测试结果 安装完成 TensorFlow-GPU 之后,可以使用以下命令来测试 TensorFlow-GPU: ``` import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果输出的是 TensorFlow-GPU 的版本号,那么表示安装成功。 本文档详细介绍了 TensorFlow-GPU 2.1 的安装过程,包括显卡驱动、CUDA 和 Cudnn 的安装、TensorFlow-GPU 的安装、测试和 Jupyter 调试过程。希望本文档能够帮助读者更好地理解 TensorFlow-GPU 的安装过程。