对于新手来讲,环境问题常常是个让人想要放弃的魔鬼。html
须要特别注意的问题是版本的对应问题和安装顺序问题python
通常状况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应,有时候还需考虑 python版本和gcc版本,不过选择一个好的参考资料,按照教程一步一步来应该没问题。app
目录 :ide
一、对应关系列表spa
二、版本选择.net
三、Anaconda安装3d
四、CUDA和CUDNN下载orm
五、配置环境htm
一、对应关系列表blog
下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。
PyTorch和 cuda对应关系
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
https://pytorch.org/get-started/locally/
cuda和cudnn版本对应关系
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10
二、版本选择
python3.6
tensorflow-gpu=1.13.2
keras=2.1.5
pytorch=1.2.0
cuda=10.0
cudnn=7.4.1.5
三、Anaconda 安装
能够在管网上:https://www.anaconda.com/distribution/
拉到最下面,选择合适的版本点击下载 ,这里以Windows 64位为例 ,选择
下载完成后,双击运行
直接 "next“
而后 ”I agree“
推荐选择 ” Just Me“
推荐 修改默认路径,不要安装到C盘
这里选择了Add Anaconda to my PATH environment variable
四、cuda和cudnn安装
推荐的cuda版本是10.0,cudnn的版本是 7.4.1.5
cuda10.0官网的地址是:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
cudnn官网的地址是:(须要注册登陆 ):https://developer.nvidia.com/cudnn
嫌麻烦的能够直接网盘下载:
连接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ提取码: 8ggr
下载好以后能够打开cuda_10的exe文件进行安装。
PS:这里安装路径我没有改,按照默认的
这里选择自定义。
而后直接点下一步就好了。
安装完后
把Cudnn的内容进行解压
把这里面的内容直接复制到下面的根目录下就能够了。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
五、配置环境
Win+R启动cmd,在命令提示符内输入如下命令:建立环境:
conda create –n cv python=3.6
PS:这里cv是环境名,能够更换成你喜欢的,python的版本也能够换
激活环境
activate cv
# 或者conda activate cv
tensorflow安装
pip install tensorflow-gpu==1.13.2
keras安装
pip install keras==2.1.5
pytorch安装
打开pytorch的官方安装方法:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/官网推荐的安装代码以下,我使用的是Cuda10的版本:
# CUDA 10.0
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装完成后 重启电脑
参考
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase
https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/104667044?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104702142