2018最新win10 安裝tensorflow1.4(GPU/CPU)+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安裝CUDA莫名失敗 匯入...
基本開發環境搭建
1. Microsoft Windows 版本
關於Windows的版本選擇,本人強烈建議對於部分高效能的新機器採用 Windows 10
作為基礎環境,部分老舊筆記本或低效能機器採用 Windows 7
即可,本文環境將以 Windows 10
作為開發環境進行描述。對於Windows 10的發行版本選擇,筆者建議採用 Windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64
作為基礎環境。
這裡推薦到 ofollow,noindex" target="_blank"> MSDN我告訴你 下載,也感謝作者國內優秀作者雪龍狼前輩所做出的貢獻與犧牲。
直接貼出熱鏈,複製貼上迅雷下載:
ed2k://|file|cn_windows_10_enterprise_2016_ltsb_x64_dvd_9060409.iso|3821895680|FF17FF2D5919E3A560151BBC11C399D1|/
2. 編譯環境Microsoft Visual Studio 2015 Update 3
(安裝CPU版本非必須安裝)
CUDA編譯器為Microsoft Visual Studio,版本從2010-2015, cuda8.0
僅支援2015版本,暫不支援VS2017,本文采用 Visual Studio 2015 Update 3
。 同樣直接貼出迅雷熱鏈:
ed2k://|file|cn_visual_studio_professional_2015_with_update_3_x86_x64_dvd_8923256.iso|7745202176|DD35D3D169D553224BE5FB44E074ED5E|/
vs2015下載百度雲磁力:連結:https://pan.baidu.com/s/1nZk92C-I8oRvxbyjELBNEw 密碼:1hnb
3. Python環境
python環境建設推薦使用科學計算整合python發行版 Anaconda ,Anaconda是Python眾多發行版中非常適用於科學計算的版本,裡面已經集成了很多優秀的科學計算Python庫。 建議安裝 Anconda3 4.2.0
版本,目前新出的python3.6存在部分不相容問題,所以建議安裝歷史版本4.2.0 注意:windows10版本下的tensorflow暫時不支援python2.7
下載地址: Anaconda
建立python虛擬環境。
在CMD執行以下命令建立python版本為3.6、名字為tensorflow的虛擬環境。tensorflow檔案可以在Anaconda安裝目錄envs檔案下找到
conda create -n tensorflow python=3.6
這裡的tensorflow只是個名字變數而已,可以隨意改比如我的是conda create -n py3 python=3.6
完畢後記得用activate 你的名字變數進入虛擬環境比如我的:activate
py3
退出虛擬環境:deactivate
4. CUDA
(安裝CPU版本非必須安裝) CUDA Toolkit是NVIDIA公司面向GPU程式設計提供的基礎工具包,也是驅動顯示卡計算的核心技術工具。 直接安裝CUDA8.0即可 下載地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在下載之後,按照步驟安裝, 不建議新手修改安裝目錄 ,同上,環境不需要配置,安裝程式會自動配置好。
這裡可能會出現安裝CUDA失敗 ,原因可能是
1.VS2015(或者之前裝的VS系列沒有解除安裝乾淨,建議重灌系統hhhhh)沒有裝
2.沒有安裝在C盤預設目錄(因為這裡我裝其他盤都會失敗,就C盤成功了)
3.從安全模式啟動(參見 http://www.tudoupe.com/win10/win10jiqiao/2016/1222/6230.html )。在c盤的Program Files和Program Files(x86)兩個資料夾中分別刪除NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit(這個沒有的話就隨意)資料夾。正常模式重啟,重新安裝即可。 這裡可能會出現檔案 NVIDIA Corporation被佔用的情況,進入安全模式刪除即可。
6. 加速庫CuDNN
從官網下載需要註冊 Nvidia 開發者賬號,網盤搜尋一般也能找到。
CuDNN5.1百度雲下載
CuDNN 6.1 百度雲下載
CuDNN 9.0 百度雲三個版本下載都在下面百度雲連結裡
連結:https://pan.baidu.com/s/1mprpx7iO2CW3Y1xjFQBLzQ 密碼:6m6g
本文用的是裡面的cudnn8.0-v6版本+tensorflow--1.4+cuda8.0
7. 安裝tensorflow
如果原來有安裝,解除安裝原來的tensorflow:pip uninstall tensorflow-gpu
安裝新版本的tensorflow:pip install tensorflow-gpu==1.4這裡如果是1.6以上的話CUDNN要9.0的才行1.3以下的話CUDA 和CUDNN都要換版本 具體情況具體百度查對應版本。1.1以下的話好像基本不能GPU運行了
(CPU版本: pip install --upgrade tensorflow
)CPU版本最簡單也適合新手 直接python建立完虛擬環境3.6之後直接安裝即可。
安裝完畢開始測試:
首先確保自己進入安裝tensorflow的虛擬環境,然後直接 python進入py環境
然後import tensorflow as tf
沒有報錯的話在輸入 tf.__version__
出現版本號即代表成功了
如果import tensorflow as tf 出現錯誤:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\****\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
return importlib.import_module(mname)
File "C:\Users\****\Anaconda3\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _gcd_import
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 969, in _find_and_load
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 958, in _find_and_load_unlocked
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 666, in _load_unlocked
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 577, in module_from_spec
File " < frozen importlib._bootstrap_external>", line 906, in create_module
File " < frozen importlib._bootstrap>", line 222, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模組。
或者匯入tensorflow報錯:
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模組。
亦或者匯入tensorflow報錯:
Failed to load the native TensorFlow runtime.
See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.
亦或者匯入tensorflow報錯:
1、libcudnn.so.x 找不到的情況:沒有裝 cuDNN
2、libcublas.so.x 找不到的情況:版本不匹配, CUDA與 cuDNN 或者tensorflow 版本不匹配,等等
以上的所有報錯我都經歷過,並且別人的教程都說是CUDA和CUDNN版本不匹配,或者VS2015/2017沒有安裝 ,的確是這樣的,結果我都試了好多個版本都沒有解決。最後發現我的tensorflow是1.1版本的太老了 換成1.4就成功了(2017可能太新不匹配DUDA8.0)
所以解決辦法:temsorflow版本+VS2015/2017安裝+CUDA版本+CUDNN版本要匹配 中間哪一個版本沒匹配都會出現上面的報錯。具體情況具體查自己電腦配置的匹配版本 本電腦是1050TI,CPU是志強I5
7. 安裝keras
pip install keras -U --pre
然後進入python
import keras
沒有報錯就代表成功。