如何使用 NVidia GPU 让 tensorflow-gpu v2 在 Windows 上工作

Question

使用 NVidia GPU 在 Windows 上运行 tensorflow-gpu 2.x Python 程序包的步骤是什么？

即我怎样才能摆脱 Could not find 'cudart64_101.dll' 然后 Could not find 'cudnn64_7.dll'?

Answer 1

步骤

根据您看到的错误消息需要特定版本，不是最新版本！

1。下载并安装最新的 NVidia 驱动程序

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

2。安装 Tensorflow Python 包

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow-gpu

(*) 对于较新的版本，tensorflow 和 tensorflow-gpu 是同一个包，因此只需更新 tensorflow 使用：

pip install --upgrade tensforflow

3。测试

首先下面的测试会失败，注意丢失文件的版本，例如Could not find 'cudart64_101.dll'

import tensorflow

tensorflow.test.is_built_with_gpu_support() # Test install of pip package, should output True
tensorflow.test.is_gpu_available() # Should output True
tensorflow.test.gpu_device_name() # Should output something like /device:GPU:0

4。下载并安装 CUDA 工具包 10.1 local setup

您需要的版本是未找到的版本 e.g. cudart64_101.dll --> 版本 10.1.
您将需要取消select 组件，因为安装程序包含较旧的驱动程序，在网络安装程序中这无法正常工作

https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

Select 自定义设置和：

Unselect CUDA / Visual Studio Integration
Unselect Driver components

5。确保这些文件夹已添加到路径：

并且没有其他版本的 CUDA

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp;

6.再次测试

重新启动你的 IDE 以接收新的环境变量（包括 PATH）

会失败，注意丢失文件的版本，例如Could not find 'cudnn64_7.dll'

7.为 CUDA 10.1 下载并手动安装 CUDNN 7.6.5

您需要的版本是未找到的版本 e.g. cudnn64_7.dll --> 版本 7.x 用于 CUDA 10.1（或您需要的 CUDA 版本）

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

将 cuda 文件夹的内容解压并复制到：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\（或您下载并安装的版本）
如果有任何冲突，请跳过重复文件

8.再次测试

这次应该可以，假设您下载了正确的版本

如何使用 NVidia GPU 让 tensorflow-gpu v2 在 Windows 上工作

How to get tensorflow-gpu v2 working on Windows with NVidia GPU

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