W7,显卡型号nvidia geforce 840M,安装tensorflow-gpu
程序员文章站
2022-07-08 17:27:43
记录一下,以防忘记1.首先我拿驱动精灵把显卡驱动升到最新,然后在NVIDIA 控制面板里查看支持CUDA9.1,但是我下载了CUDA9.0+cudnn7.0,先不用安装。注意,CUDA的补丁也得下载。2.下载vs2015社区版,因为免费,注意,一定要是vs2015的。3.然后,安装CUDA9.0,选自定义,自定义我是全部安装了,安装到D盘,我是这样创建的,都是文件夹,v8.0换成v9.0,懒得换了。然后安装那四个补丁,同样自定义,看好位置,归位。然后解压cudnn,把里面的三个文件夹复制到...
记录一下,以防忘记
1.首先我拿驱动精灵把显卡驱动升到最新,然后在NVIDIA 控制面板里查看支持CUDA9.1,但是我下载了CUDA9.0+cudnn7.0,先不用安装。注意,CUDA的补丁也得下载。
2.下载vs2015社区版,因为免费
,注意,一定要是vs2015的。
3.然后,安装CUDA9.0,选自定义,自定义我是全部安装了,安装到D盘,
我是这样创建的,都是文件夹,v8.0换成v9.0,懒得换了。
然后安装那四个补丁,同样自定义,看好位置,归位。
然后解压cudnn,把里面的三个文件夹复制到,选择合并
至于环境变量的配置,看这儿
注意,上面只是环境配置看那儿,配置完环境vs2015的验证看这儿,二.、2、1)、 3)、4),看 1)3)4)就行
4.下载安装anaconda3.6
打开这,然后
conda create -n tensorflow-gpu python3.5,创建一个tensorflow-gpu虚拟环境,遇到HTTP 000的情况,看这儿
activate tensorflow-gpu,激活这个环境,
pip install tensorflow-gpu1.9.0,下载1.9.0版本
pip install tensorflow1.9.0,下载这个版本
5.下载pycharm,配置环境,选择编译器,然后验证是不是gpu运行,看这儿
总结,如果显卡是这的话,各个软件的版本可以这么下,我的能运行。
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