Tensorflow GPU版本及keras安装教程

XGundam05

参考教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409
在开始前一定要确定自己需要的版本，各个软件之间版本要对应，不要着急下手，可以边听音乐边安装。

目录

检查英伟达GPU版本安装CUDA安装CUDNN

用Anaconda安装Tensorflow

测试keras安装

检查英伟达GPU版本

我的版本为GeForce MX150，
搜索MX150 SPECIFICATION。

确定CUDA是支持的。

安装CUDA

一定要看准需要的Tensorflow的版本！

如图，我打算下Tensorflow1.14.0的版本，CUDA10.0更兼容这个版本。
CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择10.0的版本

下载大概需要八分钟（挺快的，夸夸）

按住shift在桌面右键，就可以看到打开powershell。然后打开powershell输入nvcc -V，证明CUDA安装成功。

安装CUDNN

进入官网cuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

需要先进行注册。

怕踩雷就下载了参考教程中的版本v7.4.2。

下载完成后解压文件。
再打开一个文件管理器，路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
把解压后的文件中的bin文件夹里的的文件复制到另一个文件夹bin下

同理对lib文件夹的文件进行操作，注意路径是.../lib/x 64

检查一下环境变量中的path是否有

1. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

复制代码

1. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

复制代码

然后打开目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite shift加鼠标右键打开powershell
执行.\bandwidthTest.exe

表示安装成功。
用Anaconda安装Tensorflow

打开Anaconda的prompt。

输入conda create -n tensorflow pip python=3.7

中间有一步需要回车一下才会开始下载。
接着输入activate tensorflow

输入pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple清华镜像太香了。根据需要改版本号就可以了，cpu版把-gpu去掉就好。
测试

在Tensorflow激活的情况下，输入Python

再输入import tensorflow as tf
…报错了。
查了一下，好像是没有安装插件导致不能在ipython和spyder中用Tensorflow。
打开 Anaconda navigator。

安装好ipython和spyder之后，刚刚的没退出可以输入quit()退出，然后再输入ipython

…还是不行。
好像懂了。在Tensorflow环境下输入conda list查看发现没有Tensorflow

再输入conda install tensorflow需要七八分钟，再输入import就可以了。
如果要打开spyder就在Tensorflow环境下输入spyder，等待一会就打开spyder了。

在spyder中输入

1. # -*- coding: utf-8 -*-"""
2. Created on Sun Sep 20 20:11:11 2020
4. @author: 张若昀的对象
5. """import tensorflow as tf
6. # Creates a graph.
7. a = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0], shape=[2,3], name='a')
8. b = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0], shape=[3,2], name='b')
9. c = tf.matmul(a, b)# Creates a session with log_device_placement set to True.
10. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))# Runs the op.print(sess.run(c))

复制代码

结果是这样的。

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今天走了很多弯路，主要是刚开始的时候，下载没有用镜像，超级慢，而且还老报error，然后在安装Tensorflow1.14的时候把2.1 版本的指令抄上去了，结果还运行了，我把窗口关了之后还是安装成功了，实验了很久的代码老报错，就是tf.session那里，看大家都是2.0+的版本才有这个问题，我一查才发现我的版本是2.1的，又重新下了。果然每一个步骤都要小心啊。

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keras安装

装keras一定要对过版本，Tensorflow1.14建议keras2.2.5。太高就不能使用当前的Tensorflow了。

1. pip install keras==2.2.5-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

复制代码