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  • 多版本CUDA tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系 Windows系统下安装多个版本cuda、cudnn,以及切换使用 tensorflow-gpu安装【同时安装多个CUDA版本】 安装多版本 cuda ,多版本之间切换 在ubuntu上安装...
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  • 【Tensorflow】Win10同时安装多版本tensorflow多版本CUDA

    千次阅读 热门讨论 2019-10-11 15:36:02
    环境:Win10 Anaconda3 Python 3.6 CUDA 9.2 CUDA 10.0 CUDNN 7.1.0 CUDNN 7.6.0 tensorflow-gpu 1.9.0 tensorflow...

    环境:Win10

               Anaconda3

               Python 3.6

               CUDA 9.2

               CUDA 10.0

               CUDNN 7.1.0

               CUDNN 7.6.0

               tensorflow-gpu 1.9.0

               tensorflow-gpu 2.0


    前提条件:系统安装的显卡驱动要支持即将安装的几个版本的CUDA。


    在系统中安装多个版本的tensorflow当然依靠anaconda来管理比较方便,如果使用anaconda安装tensorflow请参考链接:【Tensorflow】(一):环境配置(Anaconda)

    但是对于不同的tensorflow gpu版本,依赖的CUDA版本是不一样的。比如我的系统安装的是CUDA9.2,在此基础上用anaconda成功安装了tensorflow-gpu 1.9.0。现在如果要安装tensorflow-gpu 2.0版本的话需要CUDA10.0,如何使多版本的CUDA在系统中共存呢?

    其实用anaconda就可以解决这个问题。conda包管理器可以按照cudatoolkit和cudnn。

    一、查看版本支持

    打开Anaconda Prompt,输入下列命令查看conda目前支持的cudatoolkit版本。

    conda search cudatoolkit --info

    可以看到是有cudatoolkit 10.0的。

    同样查看一个cudnn。

    conda search cudnn --info

    有两个CUDA10.0 对应的cudnn版本。

    二、安装tensorflow 2.0

    首先新建一个conda虚拟环境

    conda create -n tf20_gpu python=3.6.4

    激活环境。

    conda activate tf20_gpu

    安装tensorflow 2.0。

    pip install tensorflow-gpu==2.0

    其实这里使用pip或者pip3都是一样的,只要安装的anaconda3是python3版本的。用pip --version,pip3 --version查看都是指向一处的。

    这里安装过程会报两个错误。

    先不管。

    安装完成。

    现在解决上面报的两个错误。

    卸载setuptools。

    pip uninstall setuptools

    安装setuptools 41.0.0。

    pip install setuptools==41.0.0

    当然也可以用命令直接升级setuptools的版本,但是为保险起见我都是先卸载旧版本再安装新版本。

    对于numpy的版本问题,如果满足了mxnet就不能满足tensorflow,直接把mxnet卸载。

    pip uninstall mxnet

    三、安装cudatoolkit

    这个时候要用conda命令而不是pip命令了。

    conda install cudatoolkit=10.0

    四、安装cudnn

    conda install cudnn=7.6

    查看一下是否安装好了。

    conda list

    已经安装上了。

    五、测试

    在终端输入python进入python环境。

    import tensorflow as tf

     a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

    b = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])
    c = tf.matmul(a, b)
    print(c)

    成功。


    当然这个时候如果用命令

    nvcc -V

    查看。

    依然是系统安装的CUDA 9.2版本,而不是conda安装的CUDA10.0版本,因为系统安装的CUDA是加入了系统的环境变量的,这个没有影响。

     

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  • 1、win10安装版本(最好是最新的)的cuda 2、conda创建的虚环境中根据需要安装cuda、cudnn版本,即 conda install cudatoolkit=版本号,cudnn对应版本会跟随cudatoolkit一起安装。 注意: 1、cudatoolkit版本...

    论文代码用的环境不同需要配置不同版本的pytorch、tensorflow、cuda、cudnn。

    方法:

    1、win10安装高版本(最好是最新的)的cuda

    2、conda创建的虚环境中根据需要安装cuda、cudnn版本,即 conda install cudatoolkit=版本号,cudnn对应版本会跟随cudatoolkit一起安装。

     

    注意:

    1、cudatoolkit版本一定要低于本机安装的cuda版本,否则不兼容,高版本的cuda可以向下兼容。

    (例如此时cuda版本显示的是本机cuda版本,而想要安装cudatoolkit=10.1安装不了,conda安装cudatoolkit=10.1会报一下信息)

      - feature:/win-64::__cuda==9.0=0
      - feature:|@/win-64::__cuda==9.0=0
    
    Your installed version is: 9.0
    

    2、一个虚环境只能安装一个版本的cuda。所以想要使用其他版本的cuda就要另外conda create 新环境,在新环境下conda install cudatoolkit=版本号。

     

    本机cuda安装版本查看方法:NVIDIA控制面板->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL

    具体参考这篇:https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/108604536

    ps:原来以为conda虚环境下的cuda、cudnn找的是本机安装的cuda,然而并不是。以后配置环境还是用虚环境比较方便。

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  • 去官网下载安装包 ...选择对应版本,由于我也不知道哪些包需要哪些包不需要,就无脑选择离线安装! 直接下载会特变慢,用迅雷可以加快很!!! 另外有必要夸一播贝壳的新网! 傻瓜式安装即可 ...

    安装CUDA

    1. 去官网下载安装包
      https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork
      需要其他版本可以点击这里

    2. 选择对应版本,由于我也不知道哪些包需要哪些包不需要,就无脑选择离线安装!
      直接下载会特变慢,用迅雷可以加快很多很多!!!
      这里选择离线安装
      另外有必要夸一播贝壳的新网!
      在这里插入图片描述

    3. 傻瓜式安装即可
      在这里插入图片描述

    查看cuda版本

    1. 除了下方的方法,还有更简单的方法:命令行输入:
    	nvcc --version
    
    1. 控制面板 ,右上角查看方式切换为“小图标”,点击NVIDA控制面板
      在这里插入图片描述
    2. 点击左下角“系统信息”
      在这里插入图片描述
    3. “组件”页即可看到CUDA版本号!

    在这里插入图片描述

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