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Win 7 64位+NVIDIA GeForce GT 730M 安装TensorFlow

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发表于 2018-10-13 23:10:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

首先要保证你的GPU对CUDA的兼容性是大于等于3.0的,参考这里:

我的联想K4450笔记本配置:Win 7企业版,8G内存,64位操作系统,Intel i7-4510U处理器

JqQROnoZHHaQpqPL.jpg

自带独立显卡 NVIDIA GeForce GT 730M

t6JbWcktjy7uQ38y.jpg

一、安装CUDA Toolkit 8.0

目前版本的tensorflow只支持8.0版本的CUDA,CUDA官网的最新版是9.0

从这里下载历史版本:

我下载的是 (Feb 2017)

Z8v7CbrczLTZ7nNt.jpg

原作者:"因为显卡的驱动和CUDA必须要配套的,安装CUDA前需要先卸载以前安装的显卡驱动。安装CUDA8.0后,可以发现它自带的显卡驱动版本是376.51版本。" 原作者没有第四步。

我是先卸载以前安装的显卡驱动,然后安装"Base Installer"和"Patch2",虽然安装过程中提示找不到兼容硬件,不管它,继续安装完毕。

二、安装cuDNN v6.0

需要注册一个账号,CUDA8.0对应的版本是cuDNN v6.0

下载后解压,把 bin,include 和 lib 三个文件夹复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 目录下,和原先的目录直接合并就可以了。

三、到NVIDIA官方网站找到GeForce GT 730M笔记本显卡

HNENin3N2kGZgegU.jpg

我下载了最新版驱动程序版本:390.77,并安装

四、安装Anaconda

我下载的版本是 Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64 python3.6的版本:

安装后打开Anaconda Navigator,在Environment中新建一个环境

安装tensorflow-gpu

zV975H05zaH8zs0V.jpg

五、显卡选择

由于联想K4450是双显卡(Intel HD集成显卡和NVIDIA GeForce GT 730M独立先看),需要设置全局使用独立显卡

在桌面空白处点击鼠标右键,弹出下图菜单

T8T5ep4iJn46totX.jpg

点击"NVIDIA控制面板",按照图中红色方框操作,最后点击应用

KTpt32cL9h06A2L2.jpg

注意:双显卡笔记本电脑若不进行上述设置,则运行 tf.Session() 时会出现 "设备是不可移动的,无法弹出或拔出" 的错误。

wtQZY06Yp6q0Oh08.jpg

计算机生成了可选文字:弹出NVIDIAGeForceGT730M时出问题双NVIDIAGeForceGT730M设备是不可移动的.无法禅出或拔出。

六、CUDA环境变量

确保C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp;C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\PhysX\Common;在系统环境变量中

七、测试TensorFlow

定位到安装TensorFlow的虚拟环境目录下地址栏中,输入"python"并回车:

dG9O8kguiFaBbyfY.jpg

导入tensorflow测试:输入import tensorflow as tf 并回车

obF41vKFg5AQ1d4w.jpg

进一步输入测试代码:

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

在输入sess=tf.Session()代码回车后,报如下错误(没有卸载显卡老驱动程序,直接安装CudaTookit,也没有安装"Patch2"):

sYf6hF32B9eBPAbm.jpg

在输入sess=tf.Session()代码回车后,报如下错误(先卸载显卡老驱动程序,直接安装CudaTookit,并安装"Patch2",安装cuDNN,安装显卡新驱动程序),运行成功,如下:

Ul8McOrLllCl6PEp.jpg

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发表于 2018-10-14 00:10:20 | 显示全部楼层
然后呢?装起来干嘛用?
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