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  • 安装环境 Win10 Python3.6.4 3.5以上版本都可以,目前Tensorflow...下载安装Cuda8.0,一定要是8.0版本!下载地址,并按照下图选择下载本地安装包。 如果安装错了记得要把之前的删除卸载干净 安装完成后配置系...

    安装环境

    • Win10
    • Python3.6.4
      3.5以上版本都可以,目前Tensorflow只支持64位python3.5以上版本
    • numpy
      安装好Python后打开终端cmd输入 pip3 install numpy
      ###具体流程
    1. 下载安装Cuda8.0一定要是8.0版本!下载地址,并按照下图选择下载本地安装包。

      如果安装错了记得要把之前的删除卸载干净

    2. 安装完成后配置系统环境变量Path

      TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务,图必须在Session(会话)里被启动. Session将图的op(操作)分发到诸如CPU或GPU之类的设备上运行。所以,这个时候你运行python然后import tensorflow as tf是不会报错的,但是当你要执行tf.Session()的时候可能就有问题了。这个时候将会调用cuda,我在这里遇到的问题是各种lib,dll加载不了。经过一番检查,定位到问题,Cuda安装完成后默认的环境变量配置不对,不能直接访问到binlib\x64下的程序包,在path中加上这两个路径即可。

      原本安装好之后并不会有以上四个环境变量,有两个需要自己加上。

      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp

      附配置环境变量教程
      最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了

    3. 下载Cudnn6.0,下载地址,需要注册并填问卷,下载后解压压缩包,将包内文件夹里面的内容分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0里面的三个文件夹中去。

    4. 最后测试和检查一下,代码如下

    import ctypes  
    import imp  
    import sys  
      
      
    def main():  
        try:  
            import tensorflow as tf  
            print("TensorFlow successfully installed.")  
            if tf.test.is_built_with_cuda():  
                print("The installed version of TensorFlow includes GPU support.")  
            else:  
                print("The installed version of TensorFlow does not include GPU support.")  
            sys.exit(0)  
        except ImportError:  
            print("ERROR: Failed to import the TensorFlow module.")  
      
        candidate_explanation = False  
      
        python_version = sys.version_info.major, sys.version_info.minor  
        print("\n- Python version is %d.%d." % python_version)  
        if not (python_version == (3, 5) or python_version == (3, 6)):  
            candidate_explanation = True  
            print("- The official distribution of TensorFlow for Windows requires "  
                  "Python version 3.5 or 3.6.")  
      
        try:  
            _, pathname, _ = imp.find_module("tensorflow")  
            print("\n- TensorFlow is installed at: %s" % pathname)  
        except ImportError:  
            candidate_explanation = False  
            print(""" 
    - No module named TensorFlow is installed in this Python environment. You may 
      install it using the command `pip install tensorflow`.""")  
      
        try:  
            msvcp140 = ctypes.WinDLL("msvcp140.dll")  
        except OSError:  
            candidate_explanation = True  
            print(""" 
    - Could not load 'msvcp140.dll'. TensorFlow requires that this DLL be 
      installed in a directory that is named in your %PATH% environment 
      variable. You may install this DLL by downloading Microsoft Visual 
      C++ 2015 Redistributable Update 3 from this URL: 
      https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587""")  
      
        try:  
            cudart64_80 = ctypes.WinDLL("cudart64_80.dll")  
        except OSError:  
            candidate_explanation = True  
            print(""" 
    - Could not load 'cudart64_80.dll'. The GPU version of TensorFlow 
      requires that this DLL be installed in a directory that is named in 
      your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 8.0 from 
      this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit""")  
      
        try:  
            nvcuda = ctypes.WinDLL("nvcuda.dll")  
        except OSError:  
            candidate_explanation = True  
            print(""" 
    - Could not load 'nvcuda.dll'. The GPU version of TensorFlow requires that 
      this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% 
      environment variable. Typically it is installed in 'C:\Windows\System32'. 
      If it is not present, ensure that you have a CUDA-capable GPU with the 
      correct driver installed.""")  
      
        cudnn5_found = False  
        try:  
            cudnn5 = ctypes.WinDLL("cudnn64_5.dll")  
            cudnn5_found = True  
        except OSError:  
            candidate_explanation = True  
            print(""" 
    - Could not load 'cudnn64_5.dll'. The GPU version of TensorFlow 
      requires that this DLL be installed in a directory that is named in 
      your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a 
      separate step from installing CUDA, and it is often found in a 
      different directory from the CUDA DLLs. You may install the 
      necessary DLL by downloading cuDNN 5.1 from this URL: 
      https://developer.nvidia.com/cudnn""")  
      
        cudnn6_found = False  
        try:  
            cudnn = ctypes.WinDLL("cudnn64_6.dll")  
            cudnn6_found = True  
        except OSError:  
            candidate_explanation = True  
      
        if not cudnn5_found or not cudnn6_found:  
            print()  
            if not cudnn5_found and not cudnn6_found:  
                print("- Could not find cuDNN.")  
            elif not cudnn5_found:  
                print("- Could not find cuDNN 5.1.")  
            else:  
                print("- Could not find cuDNN 6.")  
                print(""" 
      The GPU version of TensorFlow requires that the correct cuDNN DLL be installed 
      in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that 
      installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and it is often 
      found in a different directory from the CUDA DLLs. The correct version of 
      cuDNN depends on your version of TensorFlow: 
     
      * TensorFlow 1.2.1 or earlier requires cuDNN 5.1. ('cudnn64_5.dll') 
      * TensorFlow 1.3 or later requires cuDNN 6. ('cudnn64_6.dll') 
     
      You may install the necessary DLL by downloading cuDNN from this URL: 
      https://developer.nvidia.com/cudnn""")  
      
        if not candidate_explanation:  
            print(""" 
    - All required DLLs appear to be present. Please open an issue on the 
      TensorFlow GitHub page: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues""")  
      
        sys.exit(-1)  
      
      
    if __name__ == "__main__":  
        main()  
    

    如果失败的话记得检查一下报错信息,没有安装CUDA8.0或者环境配置不对:

    Could not load ‘cudart64_80.dll’. The GPU version of TensorFlow
    requires that this DLL be installed in a directory that is named in
    your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 8.0 from
    this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

    安装成功:

    TensorFlow successfully installed.
    The installed version of TensorFlow includes GPU support.

    注意几点

    1. Cuba一定要安装8.0版本!Cuba一定要安装8.0版本!Cuba一定要安装8.0版本!
    2. Anaconda并不是必需,可以使用可以不使用
    3. Cudnn的版本我这里提示的是Cudnn6,大家看提示安装

    后续

    跑个DQN玩FlappyBird测试:源码在这里

    展开全文
  • 简单写下配置过程吧,挺简单的:0.win7/10 X64系统1.安装vs20132.安装Anaconda3(需要里面的python环境)3.下载CUDA8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),下面两个exe文件都下载 补充说明:我电脑里...

    简单写下配置过程吧,挺简单的:

    0.win7/10 X64系统

    1.安装vs2013

    2.安装Anaconda3(需要里面的python环境)

    3.下载CUDA8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),下面两个exe文件都下载

               补充说明:我电脑里原来是cuda7.5,故需要先卸载干净,我是这么做的,有需要的可以借鉴:

                     (1)把下图中的几项用电脑管家全部卸载干净

                 

                     (2)删除C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit 文件夹

                         删除 C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit 文件夹

                         删除C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples 文件夹

    4.运行exe

           

                     默认下一步到最后

    5.再运行exe

              

                    默认下一步到最后

    6.下载cuddn5.1/cudnn6.0(如果想要了解cuddn和cuda的区别可以看该博客http://blog.csdn.net/fangjin_kl/article/details/53906874

    7.解压cuddn5.1/cudnn6.0,把如下的三个文件夹替换到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0夹下(该目录是我的cuda8.0的安装目录)


     这里需要在系统变量里设置下面几个变量:

       CUDA_PATH:          C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

       CUDA_BIN_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin

       CUDA_LIB_PATH:  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

       CUDA_PATH_V8_0: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

       CUDA_SDK_BIN_PATH: C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64

       CUDA_SDK_LIB_PATH: C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64

       CUDA_SDK_PATH:         C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0

    8.查看cuda8.0是否安装成功,可以在CMD窗口下敲指令nvcc -V

    9.再运行一个Sample例子 打开C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\1_Utilities\deviceQuery解决方案,编译下,出来的结果为

    10.pip安装tensorflow gpu库(http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868578)

             在Anaconda Prompt里输入(不是cmd跳出的窗口内输入) pip install tensorflow-gpu

          

    11.安装完后输入import tensorflow试试

    其实win7,win10的安装都一个样,关键是要文件下载对,然后还有一个注意的地方就是设置环境变量的时候不要弄错了,默认cuda安装的路径,就直接复制粘贴上面的路径就好了。

    展开全文
  • win10 安装 cuda 8.0

    千次阅读 2018-07-29 13:24:54
    1.在网上下载388.59-desktop-win10-64bit-international-whql.exe的N卡驱动 2.在安装驱动的时候,勾选清洁安装 3.安装cuda 8.0

    我在重装win10后,cuda8.0一直安装失败。发现是由于win10自动更新的驱动太新了。
    经过多次尝试后,发现这个版本号为388.59的显卡驱动,可以成功安装cuda。
    我的显卡是gtx1080ti,理论上GeForce 10XX的显卡都可以成功。

    1.在网上下载388.59-desktop-win10-64bit-international-whql.exe的N卡驱动
    2.在安装驱动的时候,勾选清洁安装
    3.安装cuda 8.0

    展开全文
  • 过年期间新买了一台“机械革命 Z3 Air”,终于(快要)淘汰了用了五年的老电脑,但一想到海量的环境需要配置,迟迟没有开机的勇气。但,人总是要面对生活的,在...1650 Ti + Win10 + CUDA 8.0安装教程 CUDA 8.0网盘链接

    用记忆拥抱着过去,用期望拥抱着未来。


    前言

    过年期间新买了一台“机械革命 Z3 Air”,终于(快要)淘汰了用了五年的老电脑,但一想到海量的环境需要配置,迟迟没有开机的勇气。但,人总是要面对生活的,在博客上记录一下望不到尽头的配置心得,希望能在下次过年前基本配完。


    一、已有条件

    不负众望,网上关于1650Ti安装CUDA的博客少之又少,所以我先来打个头阵。

    项目
    显卡GeForce GTX 1650 Ti
    操作系统Win10
    驱动版本457.73

    在下面的官网地址查看1650Ti是否支持CUDA,再次不负众望,并没有写支持。

    https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus
    

    电脑都买了,我们已经没有退路可言。再次重整旗鼓,可以根据驱动版本查找相配的CUDA版本,但是我之前的工作全部基于CUDA 8.0,为了避免产生其他影响,所以选择硬上8.0!

    二、CUDA安装

    1.下载渠道

    CUDA Toolkit 全家福:

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
    

    CUDA Toolkit 8.0 GA2:

    https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
    

    在这里插入图片描述 中间的10,8.1, 7 是你的 Windows 版本, 最下面的两个选项是本地下载(下载一个很大的安装包)和联网下载(小安装包,然后联网下载完成),这里可以根据喜好选择,然后就会发现都下不下来,很痛苦,因为不是一定下不下来,但很大概率失败。

    给大家提供一个 CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017 win 10 网盘备份。

    网盘链接:

    https://pan.baidu.com/s/13hY-oXvxIx15jCu77Dwoeg 
    提取码:avao 
    

    如果链接挂了,请收藏后留言邮箱,我会尽可能快地邮箱回复你新链接。

    2.安装过程

    提取文件在这里插入图片描述
    检查兼容性
    在这里插入图片描述
    似乎不妙
    在这里插入图片描述
    当然自定义
    在这里插入图片描述
    当然自定义
    在这里插入图片描述
    注意,不要选下方两项,可能造成驱动版本回退
    在这里插入图片描述
    艰难前行
    在这里插入图片描述
    正在安装
    在这里插入图片描述
    安装完成
    在这里插入图片描述

    3.添加环境变量

    我使用默认安装地址,添加环境变量如下

    环境变量:

    CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
    CUDA_PATH_V8_0 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
    CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
    CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
    CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
    CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
    CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
    

    重启生效

    3.测试

    在下图位置执行 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe 文件,如果显示 Result = PASS 则安装成功
    在这里插入图片描述
    成功
    在这里插入图片描述
    成功
    在这里插入图片描述


    总结

    最大的障碍是从官网下载,在后续使用中再寻找其他问题。

    展开全文
  • win10+CUDA8.0+CuDNN6.0安装

    千次阅读 2019-01-17 15:26:25
    最好是安装CUDA8.0,因为CUDA9.0会报错。CUDA8.0的可以到官网下载:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive,也可以到我的百度网盘,链接:https://pan.baidu.com/s/16BubVSsLWDrFIawMXgm9WQ ...
  • 最近刚开始接触opencv的GPL编程,所以自己搜了下网上有关...下载界面如图,选择windows版,cuda版本号可以选择最新的10。(如果选择了其他的版本,则本文后面的配置时,版本号也需要改成你所选择的版本。)2、下载完...
  • 安装环境:Win10,Anaconda3-5.1 要求:TensorFlow-GPU要求机器的显卡必须是NVidia的显卡 主要分为三大步:安装Tensorflow、安装CUDA安装cuDNN 1、Tensorflow-CPU版本安装 pip install tensorflow==1.4.0 2、...
  • win10 环境下cuda8.0及9.0的安装

    千次阅读 2018-11-19 18:49:32
    安装步骤: 1.根据自己电脑的GPU及想安装的tensorflow-gpu版本选择合适的cuda和cudnn版本,具体可以参考...我安装的是VS2015,这个版本和CUDA8.0和CUDA9.0都兼容,VS2017和CUDA8.0不兼容,与CUDA9.0兼容。 3.安装CUD...
  • 亲测好使,永久有效。GPU拥有大量能够并行运算且共享多级显存的处理单元,基于CUDA构架可以方便地对GPU进行访问。相比起来CPU适合逻辑运算,GPU适合数据密集的并行运算。大大降低了算法时间复杂度。
  • cuda 8.0 安装pytorch @cuda 8.0 安装pytorch 首先查找自己电脑驱动支持的版本。帮助–>系统信息–>组件 可以看到电脑支持版本为8.0的版本 https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10939319.html #看...
  • win7下cuda8.0安装跑gpu版tensorflow

    千次阅读 2017-07-30 09:55:54
    要用深度学习做目标检测,先尝试了caffe,这会又要熟悉tensorflow了,简单写下配置过程吧,挺简单的: ...3.下载CUDA8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),下面两个exe文件都下载 补充说...
  • cuda8.0适于win7

    2017-10-21 20:56:29
    适合于win7系统的cuda8.0版本,目前在实验室电脑中使用!
  • Win10 安装CUDA8.0失败

    千次阅读 2018-10-31 10:32:55
    原因 https://stackoverflow.com/questions/39063500/cuda-visual-studio-integration-installation-failure
  • cuda8.0,下载包

    2018-07-09 15:06:02
    cuda8.0的下载包,64位,用于ubuntu16.或者14.。。。。。。
  • cuda8.0+cudnn6.0(win10)百度云下载链接 版本已对应~~~~免得官网下载太慢还注册
  • win10平台下的cuda8.0、用于NVIDIA的GPU加速,配置加速环境所需的cudnn6.0 -win10 for cuda 8.0。文件太大,请使用baiduyun下载
  • Windows10+CUDA8.0+VS2015+CUDNN5下配置caffe-附件资源
  • Win7+CUDA8.0+VS2015的安装

    千次阅读 2019-04-26 08:13:50
    主要讲CUDA8.0安装CUDA8.0安装主要参考博客:https://blog.csdn.net/qq_32095699/article/details/80855402 1.下载cuda8.0 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2.安装cuda8...
  • Vs2013+Cuda8.0+win10配置教程详细版

    万次阅读 2017-07-31 13:30:24
    首先官网下载安装包,这个就不细说了 ,我下的是这个版本cuda_8.0.61_win10.exe,,注意win7和win10版本要对应,千万别弄错了 之后双击会出现如下截图, 解压完以后一直点下一步, 出现这个等半个小时左右就好了...
  • 【笔记】Win10+CUDA8.0+cuDNN7安装

    千次阅读 2019-02-28 13:11:33
    CUDA9.0只支持3.0及以上算力。... 1.查看当前显卡是否支持CUDA 1.1 获取显卡信息 右击开始,选择设备管理器,然后点击显示适配器,其中显示的就是自己的显卡版本,比如笔者这里的是NVIDIA ...如果支持,再安装CUD...
  • 遇到问题(已解决):CUDA Setup中拒绝访问 ...对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容 安装cuda9.0之后,电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新,NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)...
  • CUDA8.0安装失败

    千次阅读 2018-07-27 09:38:42
    系统重装后想要安装cuda8.0却发现总是提示vs integration失败 在经历了更新vs2015,卸载vs2015后重新安装vs2015后,参考以下两篇博文终于安装成功,折麽了我折麽久,特此记录一下~ 希望也可以帮助到你们。 1....
  • win10+cuda8.0+vs2015

    千次阅读 2018-06-29 14:16:31
    3.安装cuda8.0 选择项自定义安装CUDA,并记下你所释放 安装程序的路径 之后按照默认路径安装即可。 不要选 Visual Stdio Integration!! 4、VS integration 把文件夹: D:\SOFTWARE\...
  • win10+Anaconda3(python3.7)+CUDA8.0+PyTorch1.0安装与配置

    千次阅读 热门讨论 2019-03-09 17:14:55
    2018年12月8日,Facebook在NIPS上正式发布PyTorch1.0版本,本文主要记录在笔记本电脑上安装PyTroch1.0最新版的过程。其实在PyTorch官网上已经给出了详细的配置...配置环境:windows10+Anaconda3(python3.7.1)+CUD...
  • 在「3D视觉工坊」公众号后台回复「cuda8.0」,即可获得cuda_8.0.61_win10的安装包链接。安装包下载完成后,咱们开始进行cuda的安装。默认安装路径,并记住cuda安装程序的路径。之后,按照默认安装即可。 三 ...
  • 安装tensorflow-gpuCUDA9.0+tensorflow-gpucuda8.0+tensorflow-gpu记录一些坑:no module named cv2----pip install opencv-pythonNo module named 'PIL'---pip install pillow这两天试了一个jupyter notebook 里面...

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win10cuda8.0安装教程