Tensorflow -gpu版本安装及测试

Python机器学习和数据分析2018-06-20 09:46:52

在群里看到很多朋友安装tensorflow gpu版本失败,特此写个安装教程,有需要的朋友可以看看




安装前环境:

win10

GTX1060 已经安装最新驱动

vs 2010



1、安装tensorflow-GPU版本需要先安装插件 NVIDIA CUDA & cuDNN

NVIDIA CUDA : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit (建议别下最新版,一般最新版本经常出现软件支持等问题)

cuDNN :https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive (下载与CUDA对应版本)





2、安装 NVIDIA CUDA 选择自定义安装,一直下一步,安装时按照如图勾选

如果有安装VS 安装以下进行勾选。

2.1、此处如果提示无法链接NVIDIA,可将qq全自动抢红包软件卸载,然后进行CUDA安装(卸载qq全自动抢红包软件后不装qq全自动抢红包软件驱动)

2.2、如果提示***组件安装失败,安装时一定不要勾选Visual Studio







3、安装完成之后将cuDNN解压后的文件 复制到CUDA安装目录下名称相同的文件夹下

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0




4、安装后pip 安装tensorflow-GPU(如果有安装CPU版,需要先卸载掉再安装GPU版)




5、gpu mnist测试

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import time
start_time=time.time()
mnist=input_data.read_data_sets("/mnist_data",one_hot=True)
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)
with tf.device("/gpu:0"):
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_pred=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)
cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(y_pred)))
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

sess=tf.InteractiveSession(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True))
tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})

with tf.device('/gpu:0'):
corrent_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_pred,1))
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(corrent_prediction,tf.float32))

print(sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels}))
end_time=time.time()
print(end_time-start_time)




6、安装了gpu版并不是指所有的计算都在gpu上运行


所以使用gpu训练时需要在sess设置如果某些计算无法使用gpu计算,让其使用cpu计算,如果不设置不然会报错;





动手试一试上面的小示例,每天学习一点点~


扩展阅读:

Tensorflow常量基础<一>

Tensorflow变量基础<二>

Tensorflow 张量基础<三>

Tensorflow 计算图基础

今天一张图

Tensorflow Session-Placeholder-feed_dict <五>

Tensorflow hello world<一>

Tensorflow hello world<二>



<六>《统计学习方法》朴素贝叶斯实例

<五>感知器的原理与Python实现

BP神经网络的基本原理及Python实现

<三>决策树的基本原理与Python实现

<二>逻辑回归的数学推导及Python实现

<一>线性回归数学推导及Python实现

数据分析的职业规划


由于水平有限,请参照指正

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