cudacudnntensorflow对应_Cuda的安装步骤

上一篇文章给大家讲了Tensorflow是什么&＃xff0c;从哪里来&＃xff0c;是做什么的&＃xff0c;这节课呢给大家讲解一下cudnn安装的问题&＃xff0c;为什么要讲这个呢&＃xff0c;我们知道有这么一句话&＃xff0c;工欲善其事必先利其器&＃xff0c;安装了cudnn之后呢&＃xff0c;在配合tensorflow-Gpu能够使你的程序运算速度增加很多倍。

cuda是什么&＃xff1f;cudnn是什么&＃xff1f;

CUDA(Compute Unified Device Architecture)&＃xff0c; 是显卡厂家NVIDIA推出的运算平台,CUDA是一种并行计算架构&＃xff0c;此架构使用GPU解决复杂的计算问题。

1.CUDNN是一个常见的神经网络层加速库文件&＃xff0c;能够很大程度把加载到显卡上的网络层数据进行优化计算。而CUDA就像一个很粗重的加速库&＃xff0c;其主要依靠的是显卡。

2.CUDNN需要在有CUDA的基础上进行。

3.CUDNN可以在CUDA基础上加速2倍以上。

这些都是我试验出来的

查看显卡信息

查看自己电脑显卡&＃xff0c;在桌面上鼠标右键点击&＃xff0c;点击NVIDIA控制面板&＃xff0c;点击帮助(H)&＃xff0c;点击系统信息&＃xff0c;点击组件&＃xff0c;看到NVCUDA.DLL是10.1.120&＃xff0c;这个就是我们显卡对应的cuda版本。

安装cuda和cudnn地址&＃xff1a;https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下面是各种版本&＃xff0c;我们选择10.1版本就行了&＃xff0c;因为电脑是10.1.120

我们点击版本出现如下界面

选择windows&＃xff0c;x86_64&＃xff0c;10&＃xff0c;exe(local),点击download&＃xff0c;下载完之后&＃xff0c;正常安装即可。安装完成之后&＃xff0c;环境变量自动配置&＃xff0c;如果没有配置上可以手动配置&＃xff0c;环境变量是什么&＃xff1f;这里不解释&＃xff0c;可以自行百度。

在控制台即可查看是否安装成功nvcc -V

然后是安装cudnn

地址&＃xff1a;https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

然后选择&＃xff0c;解压之后把里面对应的文件拷贝到cuda安装目录&＃xff0c;如下图所示

安装 tensorflow-Gpu安装tensorflow-GPU也是根据版本来的&＃xff0c;参考链接&＃xff1a;https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

然后就可以根据版本安装了&＃xff0c;安装的时候添加镜像会比较快&＃xff0c;安装的命令如下pip install tensorflow-gpu 1.13 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com然后就是测试&＃xff0c;测试代码&＃xff0c;我会同步更新到我的公众号&＃xff0c;大家可以直接下载&＃xff0c;这个时候我们测试GPU利用率&＃xff0c;命令行nvidia-smi -l 1。如果安装不成功,直接安装GPU的版本也可以pip install tensorflow-cpu 1.13 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com扫码关注我们

视频教程请搜索抖音&＃xff1a;

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