本文主要是介绍win10+Tensoflow1.8+Cuda9.2+cudnn7.1安装和使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
安装
- 显卡型号:GeForce GTX 960 ,这里查是否支持:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus);
- Cuda9.2,按系统要求选择下载,https://developer.nvidia.com/cuda-downloads;
- cudnn 7.1 for cuda9.2,下载:https://developer.nvidia.com/cudnn;
添加环境变量”C:\tools\cuda\bin” - tensorflow1.8.0,要下载安装,tensorflow安装包地址:
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
安装:pip install tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl - Anaconda 虚拟环境。
命令:conda create –name tensorflow—gpu python=3.6 anaconda;;
使用
- 在spyder中调程序,在prompt中运行;
- 指定显卡:
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “2” - 置使用GPU的百分比
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
#进行配置,使用30%的GPU
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
session = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(session ) - GPU按需使用
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
session = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)
总结
1.注意版本关系,cuda9.2+cudnn7.1+tensorflow1.8(不能用pip,下载安装)
这篇关于win10+Tensoflow1.8+Cuda9.2+cudnn7.1安装和使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!