Win10安装tensorflow-gpu1.8.0与CUDA9.0全攻略:MX250显卡
78 浏览量
更新于2024-08-29
收藏 562KB PDF 举报
本文主要介绍了在Windows 10操作系统中如何安装并使用TensorFlow-GPU 1.8.0版本,配合Python 3.6,同时涉及到显卡MX250、CUDA 9.0和cuDNN的安装步骤。
在安装TensorFlow-GPU之前,首先要确认自己的计算机硬件配置,特别是显卡类型。本例中,作者的电脑配备了MX250显卡。在开始安装过程前,需要通过NVIDIA控制面板检查显卡支持的CUDA版本,发现TensorFlow-GPU 1.8.0要求CUDA 9.0,因此需要下载该版本。CUDA工具包可以从NVIDIA官方网站获取,选择与显卡兼容的版本进行下载。
CUDA的安装过程相对简单,通常可以接受默认设置。如果计算机已安装Visual Studio 2017,建议在安装CUDA时取消VS Integration选项。安装完成后,通过命令`nvcc --version`可以验证CUDA是否安装成功。
接着,需要安装与CUDA版本匹配的cuDNN。在NVIDIA官方网站注册后,下载相应版本的cuDNN,解压缩后将包含的三个文件夹替换到CUDA安装目录下的对应文件夹。这一步确保了GPU加速所需的库文件正确配置。
安装TensorFlow-GPU时,由于作者使用的Anaconda版本较旧,不能直接安装1.8.0版本,因此使用的是Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64,并创建了一个名为tensorflow的环境,指定Python 3.6版本。在创建的环境中,通过pip安装TensorFlow-GPU,使用国内镜像源以提高下载速度。
安装命令如下:
```bash
conda create -n tensorflow python=3.6
conda activate tensorflow
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.8.0
```
至此,所有必要的组件都已安装完毕,用户可以在TensorFlow-GPU 1.8.0和Python 3.6环境下利用GPU进行机器学习模型的训练,大大缩短训练时间。需要注意的是,保持软件和库的更新对于获得最佳性能和兼容性至关重要。
2021-01-20 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38617846
- 粉丝: 3
- 资源: 934
最新资源
- gulishop_backend:一个基于vue和element-ul的二次开发项目
- capstone_cunysps
- google-homepage
- M1905播放器易语言源码-易语言
- DbfExporter-开源
- INFO6105_repo:数据科学工程存储库
- KCcoroutine:协程
- react-frec:这是一个类型库,用于编写简单的“ React.forwardRef”和“ React.ForwardRefExoticComponent”
- 0601、单电源运放图解资料手册.rar
- 删除重复文本-易语言
- alpine-droplet:用于数字海洋的Alpine Linux图像生成器
- landify:这是我在2020年11月进行的第一个项目
- 0548、单片机原理与应用实验指导书.rar
- movie_api
- DiskMonitor:适用于macOS的Apple DiskArbitration框架的简单包装程序包
- 位图结构易语言演示源码-易语言