在conda虛擬環境下安裝tensorflow-gpu


前言:

最近老師讓我們提前搭好深度學習的環境,我為此百度了一番,費了不少功夫。失敗了幾次,不是因為版本問題,就是因為網速突然卡住了...... 就差那么一點點,我都快要崩潰了!

不過在折騰了一天后,我還是勉強安上了,特地記錄一下安裝過程,免得以后需要時,腦子抽筋忘記了。

本文環境為:

  • windows10

  • Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64(python 3.6.3)

  • Tensorflow2.0-gpu

一:安裝Anaconda

這個簡單,直接從官網下,或者可以去清華開源鏡像那里下載,清華開源。在安裝過程中,會有一個自動幫你添加環境變量的選項,如果你不會添加環境變量或者嫌麻煩,可以勾選上。雖然官方不推薦,但我個人感覺好像對其它軟件沒什么影響。所以我一般是勾選的。

安裝完成后找到 Anaconda Prompt,可以正常打開,而且輸入python 可以進入python環境就說明安裝完成了。(再輸入exit()即可退出python環境)

二:更換conda下載源

從國內下載國外的資源是真的慢,為此我得先把conda的下載源換成國內鏡像才行。

我使用的是清華的鏡像,在conda命令行里面依次輸入下面四行代碼即可:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --set show_channel_urls yes

然后在C:\Users\用戶名 目錄下找到並打開 .condarc 文件查看是否有如下內容:

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

-  defaults
show_channel_urls: true

如果有則說明:配置完成!

三:開始安裝Tensorflow

在安裝之前首先要先創建一個新的虛擬環境,在 Anaconda Prompt中輸入conda create -n gpu python=3.6 這里的gpu是我的環境名,可以自行修改,其它就不用改了。如果不熟悉conda的使用可以參考這篇文章 --[傳送門](https://www.jianshu.com/p/033ab2497c2f

稍等片刻后,便會讓你選擇y or n, 直接按y回車,Anaconda就會自動檢測並安裝一些必需的包。(這點我覺得比pip做得好)

等待新環境創建完成之后,便可以開啟虛擬環境正式進行tensorflow的安裝了。開啟虛擬環境:conda activate gpu。進入之后,C盤根目錄前面會有 (gpu) 的提示,代表你已經進入虛擬環境了。接下來開始安裝:conda install tensorflow-gpu=2.0.0

安裝過程中,如果你細心的話,可以看到Anaconda會自動安裝匹配版本的CUDA和cudnn,不用去英偉達官網下載了,也避免了版本不兼容的問題。這是一個漫長的過程,我反正等了半小時......

如果順利的話你已經安裝完成了,可以使用如下方法驗證是否安裝成功:

  • 在當前虛擬環境中進入python環境

  • 輸入import tensorflow as tf

  • 再輸入 tf.__version__ (這是查找版本號, 注意,此處version的左右各有兩個下划線)

  • 你也可以輸入tf.__path__,查找安裝位置。

  • 若成功出現版本號那就十拿九穩了。😆

四:在虛擬環境中配置開發工具

因為我們在第三步創建了一個獨立的虛擬環境,和原來base環境里的 jupyternotebook 等工具是不通用的。所以我們還要在這里面安裝開發工具:

conda install jupyter, conda install spyder.

安裝完以后可以在開始菜單搜索jupyternotebook,(anaconda)結尾的是base環境下的jupyternotebook, (gpu)結尾的是這個環境下的jupyternotebook

到這里我的配置已經全都完成了,剩下的看個人喜好自行添加吧。


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