CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。 安装TensorFlow时存在很多版本不兼容或者不对应的问题。而官网上下载的cuda版本往往都是最新的,一不小心容易下载了最新CUDA版本,而与之对应的cuDNN 不一定兼容。笔者就遇到这样的问题,先卸载,参考: http://blog.csdn.net/shuiyuejihua/article/details/78738664
笔者的显卡时Nvida GTX750 Ti,运算能力4以上,符合前一篇tensorflow安装GPU版本的要求。因此我们的安装均是安装的GPU版本,非GPU版本安装类似。 安装步骤可参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html Anaconda Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本,包括超过100个用于数据科学的最流行的Python,R和Scala软件包。 Anaconda初步学习 0.下载Anaconda安装包:Anaconda官方下载地址 1.检查Anaconda是否成功安装: 2.检测目前安装了哪些环境: 安装环境只有一个,不用担心。 3.检查目前有哪些版本的python可以安装: conda search --full-name python (好多呀,要哪个呢?嘻嘻当然是python3.6啦) 4.安装不同版本的python:
(默认情况下会自动选择最新版本分支) 5.按照提示,激活之: activate tensorflow (嘻嘻它有了一顶小帽子~代表我的当前环境哦) 6.确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加: conda info --envs (Bravo!) 7.检查新环境中的python版本: python --version 基本已经完成。 8.安装 tensorflow 命令行输入:pip install tensorflow-gpu,默认安装最新的tensorflow 版本1.5.0, 安装完成后使用 import tensorflow as tf 出现如下错误: 度娘后发现CUDA8.0 不支持tensorflow 1.5,故需要降低版本。(也可提升CUDA版本,不过需要注意CUDA与cudnn版本的对应,以及是否与电脑的GPU兼容,否则很容易入坑。cuda8对应 cudnn6,cuda9 对应cudnn7.) 卸载pip uninstall tensorflow-gpu-1.5.0 选择安装版本:pip install tensorflow-gpu==1.4.0 9.确认tensorflow安装成功: 错误尝试:直接在cmd里面键入python,然后键入 遇到问题:No module named 'tensorflow' 是因为我们环境中包含了2个python环境,一个base,一个tensorflow-gpu,两个环境版本可以是一样的,笔者的均是3.6.4。 正确尝试:进入Anaconda Prompt-python里 输入:activate tensorflow-gpu 的环境,键入python,然后再键入
10、tensorflow开发环境 (1)spyder 打开Anaconda Navigator(开始菜单->Anaconda 3->Anaconda Navigator),搞一个spyder玩,点击spyder下面的“install”,安装好就变成“Launch”了,点击就可以进去了。 在spyder里对tensorflow说Hello! 输出: (2)、jupyter notebook 这个工具比较流行 Jupyter is a web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text. 安装完Anaconda后可直接打开jupyter notebook。或者在Anaconda Prompt中输入jupyter notebook 坑1:在jupyter notebook中新建.py文件,import tensorflow as tf,运行后又是那句之前见到过很多次的提示:not find module TensorFlow,想了一下,spyder 环境中会通过Application 选择 base 环境还是 tensorflow-gpu/tensorflow 环境,而jupyter notebook也需要选吧。一想还没激活环境呢。 坑2:退出jupyter notebook,在Anaconda Prompt 输入:activate tensorflow-gpu ,启动,依然是之前那个提示。 填坑: 之前我们在Anaconda安装好了TensorFlow,但要想在Jupyter notebook上使用,还不行,接着安装ipython(好像最新 都不需要重新装了),安装jupyter。 以上算是Anaconda安装好了TensorFlow,但要想在Jupyter notebook上使用,还没完。 接着安装ipython,安装jupyter。 第一步>>activate tensorflow-gpu 第二步>>conda install jupyter 安装完成后在打开jupyter notebook 运行 |
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