win10系统 tensorflow-gpu 2.6.0环境搭建 RTX3070显卡
作者:互联网
因为30系的显卡已经用不了tf1了,所以没办法只能装tf2版本
1、显卡驱动
升级自己的显卡驱动,其实只要近期升级过一般上就没问题了
2、CUDA && CUDNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
首先是去看一下对应的版本关系,这里3070显卡对应的只需要安装v11.1版本的cuda以及对应的cudnn就可以,其他版本可以官网自查一下
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
此处提供11.1需要的安装包
阿里云
https://www.aliyundrive.com/s/gQVTejHrfZH
百度网盘
链接:https://pan.baidu.com/s/11DVVAKBGb2PQAEV0tyus_Q 提取码:1111
首先安装cuda,
解压后,将cudnn文件夹内的bin\lib\include三个文件夹粘贴到安装目录下,如果安装过程中未修改,默认在
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1中
做好这几项后,再将路径添加到环境变量中如图,注意使用新建添加,不能浏览添加
此时cuda已经安装配置好了
3、安装tf
直接进行tensorflow的安装,使用cmd或者pycharm里的terminal直接下载2.6.0版本的tensorflow-gpu
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.6.0
都完成后
尝试运行一下代码
import tensorflow as tf
import timeit
with tf.device('/cpu:0'):
cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(cpu_a.device, cpu_b.device)
with tf.device('/gpu:0'):
gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(gpu_a.device, gpu_b.device)
def cpu_run():
with tf.device('/cpu:0'):
c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)
return c
def gpu_run():
with tf.device('/gpu:0'):
c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)
return c
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('warmup:', cpu_time, gpu_time)
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('run time:', cpu_time, gpu_time)
至此,安装结束,上一次使用1050ti安装tf-gpu时,遇到了很多的小问题,这次居然一波过了,很幸运,如果有遇到问题的朋友,欢迎留言讨论。
标签:timeit,time,device,RTX3070,gpu,tf,显卡,cpu 来源: https://www.cnblogs.com/crazy18/p/15754347.html