[PYTHON] Erstellen einer TensorFlow-Umgebung, die GPUs unter Windows 10 verwendet

Erstellen einer TensorFlow-Umgebung, die GPUs unter Windows verwendet

Ich habe eine Umgebung erstellt, um TensorFlow mit Python unter Verwendung von Anaconda und Spyder auszuführen. Grundsätzlich beziehe ich mich auf Folgendes [Intelligente neugierige Verwendung von Tensorflow-GPU unter Windows 10](https://intellectual-curiosity.tokyo/2019/06/17/windows-10%E3%81%A7tensorflow-gpu%E3%82%92% E4% BD% BF% E3% 81% 86% E6% 96% B9% E6% B3% 95 /)

PC-Umgebung

Was zu verwenden

Vorsichtsmaßnahmen beim Einstellen der Umgebung

Abhängig von der Version jedes Pakets wird die GPU möglicherweise nicht erkannt. Überprüfen Sie unbedingt die zu installierende Version aus dieser Tabelle.

Installation von Anaconda

  1. Anaconda-Download-Seite Laden Sie das Python 3.7 Windows-Installationsprogramm von herunter
  2. Starten Sie das Installationsprogramm, stimmen Sie den Bedingungen zu, geben Sie das Installationsziel an und installieren Sie es

Referenz: Pythonjapan Windows-Version installieren

Installieren des Cuda Toolkit

Diese Seite wird als Referenz verwendet. Sie müssen Microsoft Visual Studio im Voraus installieren.

  1. Laden Sie das Toolkit von der CUDA-Installationsseite herunter (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive).
  1. Installieren Sie vom heruntergeladenen Installationsprogramm
  1. Überprüfen Sie die Umgebungsvariablen
  1. Überprüfen Sie an der Eingabeaufforderung, ob nvcc erfolgreich ist Wenn die Installation erfolgreich ist, wird der Pfad der cuda exe-Datei angezeigt.

CuDNN installieren

  1. Datei herunterladen -Gehen Sie zu Download-Seite --Registrierung, da Sie sich als Mitglied von Nvidia Developer registrieren müssen
  1. Anpassung der Download-Datei

Installieren Sie Tensorflow-GPU

Diese Seite wird als Referenz verwendet. Es wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung zu erstellen, da Tensorflow mit CPU und Tensorflow-GPU in Konflikt steht und je nach Version kompatibel ist.

  1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung für Anaconda --Öffnen Sie anacondaPrompt und erstellen Sie eine virtuelle Umgebung mit Befehlen
> conda create -n [Umgebungsname] python=3.6 anaconda
> activate [Umgebungsname]
  1. Installieren Sie tensorflow-gpu in der erstellten virtuellen Umgebung Führen Sie den folgenden Befehl aus
> pip install tensorflow-gpu==[version]
  1. Testen Führen Sie den folgenden Befehl aus, um spyder zu starten
> spyder

Gehen Sie bei Spyder wie folgt vor

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

Erfolgreich, wenn device_type: "GPU" am unteren Rand der Ausgabe angezeigt wird

Referenz

Intellektuell neugierig Wie man Tensorflow-GPU unter Windows 10 verwendet: https://intellectual-curiosity.tokyo/2019/06/17/windows-10%E3%81%A7tensorflow-gpu%E3%82%92%E4% BD% BF% E3% 81% 86% E6% 96% B9% E6% B3% 95 /

Installation der Pythonjapan Windows-Version: https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html Installation von NVIDIA CUDA Tool Kit 10.1 (unter Windows): https://www.kkaneko.jp/tools/win/cuda.html Aufbau der TensorFlow-Umgebung für die GPU-Version (Windows 10): http://tecsingularity.com/cuda/tensorflowenv/

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