[吐血总结]如何在Windows Anaconda上安装Tensorflow-gpu

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-02-11 04:58 10阅读 0赞

之前就尝试了一次如何在Windows Anaconda上安装Tensorflow-gpu，可是没能成功。这次经历千辛万苦终于成功安装上了，本篇文章就记录一下安装过程。（说明：很多操作、很多软件都需要翻墙进行下载，我尽可能帮你们下载好了）

### 文章目录 ###

*   *   *  一、环境说明
         *  二、查看显卡信息
         *  三、查询显卡是否支持CUDA
         *  四、查询显卡驱动程序版本与CUDA的对应关系
         *  五、下载相应的CUDA
         *  六、下载cuDNN
         *  七、安装CUDA
         *  八、安装cuDNN
         *  九、创建虚拟环境
         *  十、查看CUDA与Tensorflow对应版本
         *  十一、在虚拟环境中安装tensorflow\_gpu-1.13.1
         *  十二、验证安装tensorflow是否成功
         *  十三、安装Keras
         *  十四、安装其他
         *  十五、小结
         *  十六、参考资料

### 一、环境说明 ###

电脑：Lenovo

操作系统：Windows 10

Anaconda及python版本：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

Anaconda的安装就省略了，大家可以在网上查找相关资料自行安装。

Anaconda官网： https://www.anaconda.com/

### 二、查看显卡信息 ###

在这一步就会出现一些问题，网上大多数的资料都会建议使用`nvidia-smi`命令进行查看，可以有的电脑（比如我）在执行该命令时会出现错误。

![在这里插入图片描述][20200522002143338.png_pic_center]

这里使用另一种方式查看显卡驱动程序版本：

首先安装**GeForce Experience**软件，

官网下载地址： https://www.nvidia.com/en-us/geforce/geforce-experience/download/

**百度云下载地址：**

链接：https://pan.baidu.com/s/1\_z3IkI99RoaoeE3SPKEExA  
提取码：5lii

然后打开该软件后进行登陆，如果没有账号需要注册。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

然后记住显卡名称**GeForce 940MX**和驱动程序版本**417.22**。

### 三、查询显卡是否支持CUDA ###

在谷歌浏览器中输入 **\[显卡名称\]+specifications** 查询你的显卡是否支持CUDA：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

如果是No，那么你可以关闭这篇文章，安装CPU版本的Tensorflow了。

### 四、查询显卡驱动程序版本与CUDA的对应关系 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

我的显卡驱动程序版本是417.22，根据该表格应该选择**CUDA10.0.130**。

### 五、下载相应的CUDA ###

官网下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

**百度云下载地址：**

链接：https://pan.baidu.com/s/1OyAg9W4dSxXb8vNMwkPFxg  
提取码：nnud

这里只给出了CUDA 10.0版本，如果需要其他版本，请自己下载。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

### 六、下载cuDNN ###

官网下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

如果是在官网下载地址，需要登陆账号（账号密码就是刚刚登陆**GeForce Experience**的）。

百度云下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1bNiIJN-6eeasqXYK3OlW\_A  
提取码：sza2

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

下载完成后解压备用。

### 七、安装CUDA ###

在这里就不详细贴图演示安装过程了，直接给出安装教程链接： https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315

验证安装成功：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]

### 八、安装cuDNN ###

参照安装教程： https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315

### 九、创建虚拟环境 ###

打开**Anaconda Prompt**，输入如下命令创建虚拟虚拟环境：

conda create -n tensorflow_gpu python=3.6

说明：

*  tensorflow\_gpu是虚拟环境名，可以自己随意取；
 *  python指定虚拟环境的python版本，建议3.5或3.6；

### 十、查看CUDA与Tensorflow对应版本 ###

根据下图以及CUDA版本确定Tensorflow版本：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]

更多信息： https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962

根据上表和CUDA 10.0版本，我需要安装**tensorflow\_gpu-1.13.1**。

### 十一、在虚拟环境中安装tensorflow\_gpu-1.13.1 ###

首先进入虚拟环境：

activate 你的虚拟环境名

然后执行下述代码进行安装：

conda install tensorflow-gpu==1.13.1

如果安装过慢或者失败，考虑更换为国内镜像源。

也可以考虑打开**Anaconda Navigator**进行便捷式安装：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]

注意选择版本。

### 十二、验证安装tensorflow是否成功 ###

打开**Anaconda Prompt**，进入**虚拟环境**，进入**python命令行编程环境**：

import tensorflow as tf
    tf.__version__

![在这里插入图片描述][20200522002532532.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][20200522002546272.png_pic_center]

中间有一大段英文，主要是提示tensorflow版本过低，影响不大。

### 十三、安装Keras ###

首先根据安装的tensorflow版本确定Keras版本：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]

然后进行安装Keras 2.2.4，安装过程与tensorflow类似，此处不再赘述，注意选择安装Keras\_gpu版本进行安装。

安装结果：

![在这里插入图片描述][20200522002619500.png_pic_center]

### 十四、安装其他 ###

在虚拟环境中安装ipython、spyder、notebook等，均可以通过以下方式进行搜索安装。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjYxMjUx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]

### 十五、小结 ###

在Windows环境下的Anaconda中安装tensorflow-gpu实在有很多坑，涉及到显卡，而且很多软件都需要翻墙下载，本篇文章也并不是最终答案，可能你的安装过程会碰见其他问题，需要自己去查询相关资料进行解决。

再次总结一下安装过程，首先需要明确显卡名称和显卡驱动程序版本，根据显卡驱动程序版本确定CUDA版本，根据CUDA版本确定cuDNN版本和tensorflow\_gpu版本，然后进行安装，其中最主要的就是各种版本对应。

### 十六、参考资料 ###

【1】安装CUDA和cuDNN： https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/89070315

【2】下载CUDA和cuDNN： https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409

【3】在Anaconda中安装tensorflow： https://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466

【4】版本对应关系： https://blog.csdn.net/qq\_42940160/article/details/104931762

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