Win10搭建深度学习环境-TensorFlow GPU+Cuda+Cudnn+Anaconda

深藏阁楼爱情的钟 2021-12-03 23:57 297阅读 0赞

## 搭建思路 ##

搭建深度学习环境花了不少时间，这里记录一下搭建过程，希望也给同学者一点参考。  
挖石头都用GPU来提速的时代，用CPU版有点慢，果断选择GPU版本。可到搭环境时候不是那么容易

## 环境 ##

win10操作系统；GPU：NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti；解释器：Python3.7

### 操作流程 ###

开始是选择安装Python，安装Cuda、Cudnn，安装TensorFlow-GPU。

1.  python官网下载安装python最新版3.7.4（添加到path）
2.  cuda官网下载安装cuda最新版10.1.1
3.  cuda官网下载安装搭配cuda版本的cudnn
4.  cmd中pip install --upgrade tensorflow-gpu

这个安装流程是正确的。  
确保上面安装正确的情况下，把cudnn安装目录下的几个文件夹中的文件拷贝到cuda对应的同名文件夹中去。  
把cudnn的bin目录添加到Path环境变量中。  
一般cuda目录会自动添加，如果环境变量中没有把cuda的路径v10.0也添加到Path环境变量中。

但是，结果不尽如人意。下面是检查的过程。

1.  在cmd中，输入python，回车会出现Python的版本信息，并进入了编程模式。》》python安装成功
2.  在cmd中，输入pip install --upgrade tensorflow-gpu，最后看到返回结果done.》》TensorFlow安装成功
3.  在cmd中，进入python编程模式，输入import tensorflow,检查tensorflow能否运行》》报错

前面的python、cuda、cudnn安装都没有问题。如果最后一步不报错，这就成功了。  
最后一步报错信息：

> ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 10.0 from this URL:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

它找不到我们安装的cuda文件，检查下有没添加到环境变量；安装的cuda版本对不对。  
再次报错信息：\`

ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and this DLL is often found in a different directory from the CUDA DLLs. You may install the necessary DLL by downloading cuDNN 7 from this URL: https://developer.nvidia.com/cudnn

它找不到我们安装的cudnn文件，同样检查是否添加到环境变量，是否是搭配cuda版本的cudnn。

自动安装的tensorflow的版本是最新版，我装的时候是tensorflow 1.14.0。我查了下，发现有人说tensorflow还不支持cuda的新版本，tensorflow的版本和python、cuda都要合适才能运行。在tensorflow的官网上找到了经过测试可行的版本搭配：![TensorFlow官网经过检测可行的搭配方案][TensorFlow]  
按照这个版本搭配TensorFlow、python和cuda，再重新装就可以成功了。  
记得要先把装上的TensorFlow等清理干净。`pip uninstall tensorflow-gpu`

### 解释器用Anaconda3 ###

首先建议你本地的python安装 Anaconda 最新的python3.7版本，这也是TensorFlow建议的，Anaconda给我们集成了很多TensorFlow需要依赖的包，并且在Windows非常难安装成功的包，可以省去很多时间。Anaconda3方便又强大，下载慢可以用豆瓣镜像。这也是我一次尝试就成功的环境搭建。  
看到有朋友写过，具体教程参见 [win10搭建tensorflow-gpu环境][win10_tensorflow-gpu]

[TensorFlow]: /images/20211203/11a58b473b254a0eb8685c09d899e1f2.png
[win10_tensorflow-gpu]: https://www.cnblogs.com/wanyu416/p/9536853.html