tensorflow2.0入门(1):GPU版环境搭建Win10+Cuda10+cudnn7.6.3
作者:互联网
前言
TensorFlow2.0今年上半年发布后,目前学习资料逐渐多起来了,是一个入手的好时段。
这次的升级力度可以说空前,接下来的一段时间将就tensorflow2.0写一个专题:tensorflow2.0入门。
第一篇从搭建tensorflow运行环境开始
一、所需配置
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Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64
下载地址:https://www.anaconda.com/distribution
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cuda_10.0.130_411.31_win10(注意别下最新10.1,不支持tf2.0)
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
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cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.3.30
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
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TensorFlow2.0
电脑基本情况:
经查询,该显卡可以使用GPU版TensorFlow2.0,查询地址为:
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
二、安装配置过程
1.anaconda安装
一路傻瓜式安装:
将anaconda安装路径添加到环境变量中;
在pycharm中添加anaconda为project interpreter:
这样就搭建好了python运行环境了。
2.cuda安装
双击,傻瓜式安装:
查看环境变量,CUDA的bin和libnvvp路径是否添加进去:
3.cudnn安装
解压cudnn,得到如下文件:
将三个文件夹复制,然后粘贴到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 中,根据自己路径改变。
而后将
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
添加到环境变量path中。
4.tensorflow2.0安装
通过镜像安装速度更快
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0.0a0
三、测试代码
安装完成后可以采用以下代码进行测试:
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
# warm up 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)
测试结果如果为:
恭喜你成功了!!!
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标签:tensorflow2.0,timeit,Cuda10,device,cudnn7.6,time,tf,gpu,cpu 来源: https://blog.csdn.net/id_iot/article/details/102753243