Windows + Python + Pycharm + CUDA + Tensorflow (GPU) 安装教程

趁着双十一入手了一台组装机,平时用来跑跑Machine Learning,偶尔还可以吃吃鸡。想着之前文章中 Windows系统下使用Pycharm快速安装CPU版本的TensorFlow,本人同样想通过Pycharm安装GPU版本的TensorFlow到新电脑上。在搭建工作环境的过程中碰到很多问题,比如CUDA ToolkitcuDNN版本跟TensorFlow版本不匹配问题。我介绍下自己的安装过程,希望该文对你们有帮助!限于个人水平,如有错误请指出!


安装准备

安装前请确认你GPU的CUDA计算能力高于3.0(NVIDIA官方支持的对照表在这里 

接下来我将介绍一下需要安装的软件(Pycharm和Python安装不介绍了):

· CUDA Toolkit 8.0  (官网 下载)

· cuDNN v6.0    (官网 下载,下载该软件需要先注册账号)

· Pycharm社区版    (社区版免费)

` Python 3.6.3

注:目前,Pycharm安装的TensorFlow-gpu 版本为1.4.0,测试目前只支持到CUDA Toolkit 8.0、cuDNN v6.0,虽然官网已经有CUDA Toolkit 9.0。

主要介绍下CUDA Toolkit 8.0和cuDNN v6.0下载过程:

CUDA Toolkit 8.0 下载:

《Windows + Python + Pycharm + CUDA + Tensorflow (GPU) 安装教程》

CUDA Toolkit 8.0下载示意图

《Windows + Python + Pycharm + CUDA + Tensorflow (GPU) 安装教程》

下载安装包和补丁包

cuDNN v6.0 下载:

《Windows + Python + Pycharm + CUDA + Tensorflow (GPU) 安装教程》

选择相应版本的cuDNN

安装过程

· CUDA Toolkit 8.0

安装完CUDA Toolkit 8.0检查是否安装完成:

《Windows + Python + Pycharm + CUDA + Tensorflow (GPU) 安装教程》

cmd命令自查

· cuDNN v6.0

将cuDNN v6.0解压后,添加路径到环境变量Path中:

《Windows + Python + Pycharm + CUDA + Tensorflow (GPU) 安装教程》

注意定位到自己的bin文件

· Pycharm

打开pycharm,在菜单栏里flie-settings-project-project interpreter,选择python3 interpreter,然后点击+按钮,输入tensorflow,install package。

《Windows + Python + Pycharm + CUDA + Tensorflow (GPU) 安装教程》

TensorFlow-gpu安装示意图

至此,TensorFlow-GPU版本就在电脑上安装好了。


本人迫不及待用GPU版本的TensorFlow测试了下之前文章(使用Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码)在笔记本上跑的代码,效果显著。相比之前9小时1800步,现在只需要559秒1900步,兴奋!!


总结

本文介绍了在Windows下TensorFlow GPU版本的安装教程,安装CUDA注意版本之间的兼容性,测试下来TensorFlow1.40目前只支持到CUDA Toolkit 8.0和cuDNN v6.0。

最后贴下新机配置(i7 8700K / Z370 / GTX1080)

希望大家以后在TensorFlow的学习道路中少点阻碍!!!

点赞