win10系统下Anaconda安装tensorflow-gpu环境详细配置教程

￡神魔★判官ぃ 2022-12-04 02:25 337阅读 0赞

### 目录 ###

*  一、安装Anaconda
 *   *  1.下载Anaconda
     *  2.安装Anaconda
     *  3.添加anaconda环境
 *  二、安装TensorFlow-GPU、Keras
 *   *  1.创建TensorFlow环境
 *  三、安装CUDA和cuDnn
 *   *  1.查看自己电脑GPU型号
     *  2.下载CUDA10.0和cuDnn7.4.1.5
     *  3.安装CUDA10.0
     *  4.安装cuDnn7.4.1.5
 *  四、测试

# 一、安装Anaconda #

## 1.下载Anaconda ##

[下载网址、点击下载][Link 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## 2.安装Anaconda ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
**自己选择安装目录，后面随着安装的模块越来越大会占用更多空间**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
**此处可以勾选自动配置环境，也可以不勾选手动配置环境**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
**根据个人需求选择安装VScode**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]

## 3.添加anaconda环境 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]

添加成功后  
Win+R启动cmd，输入以下命令，查看自己安装版本

conda -V

# 二、安装TensorFlow-GPU、Keras #

## 1.创建TensorFlow环境 ##

Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：

conda create –n tensorflow-gpu python=3.7

activate tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==1.13.2
    pip install keras==2.1.5

如果以上命令下载太慢，可以使用豆瓣源加速下载：

pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ tensorflow-gpu==1.13.2
    pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ keras==2.1.5

# 三、安装CUDA和cuDnn #

## 1.查看自己电脑GPU型号 ##

此电脑->右键管理  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]

点击以下网址查看自己GPU算力，可以根据显卡算力下载相应Cuda和cudnn  
[查看自己的显卡型号][Link 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]

## 2.下载CUDA10.0和cuDnn7.4.1.5 ##

[CUDA10.0下载官网][CUDA10.0]  
cuDnn需要手动寻找7.4.1.5安装  
[cuDnn下载官网][cuDnn]  
以上方法下载太慢可以使用以下链接下载  
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1Prck69Mei9DyJxjS0nvTCg  
提取码：p281

## 3.安装CUDA10.0 ##

![在这里插入图片描述][2020090708340858.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 16]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 17]

## 4.安装cuDnn7.4.1.5 ##

安装CUDA后打开以下位置  
C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0  
然后把Cudnn的内容进行解压全部复制到上面这个目录下就可以了

# 四、测试 #

import tensorflow as tf
    tf.test.gpu_device_name()

提示以下信息安装成功  
![在这里插入图片描述][20200907084051667.png_pic_center]

[Link 1]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221123/efa1b566385b4230aa8424362ad66d2f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/af9b9f26b965412abd83098e463e0d52.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221123/e5c5295dc2f243f7b77db1b62a998741.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221123/4334a5f3bed54997b13dcf51a64bc210.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221123/ba37a2170eaf456db9886c6274af67a1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200905142330193.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]: /images/20221123/cd6ca8267e5e4dc09a67cac6fb210ced.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]: /images/20221123/0c14d38097594c979cba24655f00ad09.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]: /images/20221123/7bae8ea4a2ee4c2fb55a71db7ac5d9b9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]: /images/20221123/c2ea3d3e96324fb18ec1edc596d40b65.png
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[Link 2]: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]: /images/20221123/19f8681bede0410aad3a10b25cff0c44.png
[CUDA10.0]: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
[cuDnn]: https://developer.nvidia.com/cudnn
[2020090708340858.png_pic_center]: /images/20221123/c5df0d8538634be7a93e1d10cf360e6e.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMDc2MDIy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]: /images/20221123/4874effb5146450480e1dedfe9cfeb5f.png
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[20200907084051667.png_pic_center]: /images/20221123/8c537beaad374073b2d6dc550c250c35.png