win10+CUDA+cuDNN+TensorFlow-gpu 安装-配置-测试-蒲公英云

win10+CUDA+cuDNN+TensorFlow-gpu 安装-配置-测试

灰太狼 2022-04-24 05:28 400阅读 0赞

1 win10 CUDA和cuDNN安装：

[https://blog.csdn.net/u010824101/article/details/80553847][https_blog.csdn.net_u010824101_article_details_80553847]
不想去找的朋友可以去我的云盘下载cuda9.0和cuDNN7.4.2：
链接: https://pan.baidu.com/s/1ZuGSaPXBPYT5A8O75Mp74Q 
提取码: n4wb

2 cuda是否安装成功测试

配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe，默认安装的话使用如下命令

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite
bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe

然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe，可得到下图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pIVUpJWUFP_size_16_color_FFFFFF_t_70][]
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pIVUpJWUFP_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

出现上述图片，说明CUDA配置成功

3： tensorflow-gpu 1.7.0安装

pip install tensorflow-gpu==1.7.0

4：上述所有都弄完之后，测试tensorflow-gpu是否能用

# 测试 tensorflow-gpu 是否安装成功
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
a=tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[1,3],name='a')
b=tf.constant([4.0,5.0,6.0],shape=[1,3],name='b')
c=tf.add(a,b)
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))