让tersorflow利用GPU飞起来-MX150
在深度学习训练的时候使用GPU而不是CPU我想已经是不争的事实了,虽然MX150并不在下面的官网列表,但是其实MX150也是支持CUDA的。
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
环境
小米笔记本Air 13
- OS: win10
- CPU: I7 7500U
- GPU: MX150
- GPU驱动: 425.25
- tensorflow: 1.13.1
- tensorflow-gpu: 1.13.1
- visual studio: 2019
安装TensorFlow
现在TensorFlow的whl文件已经打包的非常好了,基本上是可以安装上的,但是如果没有CUDA之类的驱动的话,在导入tensorflow的时候会报错。
pip install tensorflow tensorflow-gpu
安装依赖
为了装上英伟达的CUDA套件还需要安装visual studio, 因为windows的相关编译环境跟visual studio绑在了一起,即使你只想装其中一部分,还是得装上visual studio
安装visual studio
而windows的安装程序不会太难,就是下一步,下一步。
安装 cuda toolkits
CUDA toolkits 10.0
https://developer.nvidia.com/cuda-zone
默认安装即可,下一步下一步。
安装cudnn
cudnn 7.6.0.64
https://developer.nvidia.com/cudnn
注意千万不要贪最新的版本,tensorflow官方不一定支持!
cudnn解压后放在C:\tools\cuda
最后加入环境变量:
C:\tools\cuda\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
官方说明如下:
软件要求
必须在系统中安装以下 NVIDIA® 软件:
NVIDIA® GPU 驱动程序 – CUDA 10.0 需要 410.x 或更高版本。CUDA® 工具包 – TensorFlow 支持 CUDA 10.0(TensorFlow 1.13.0 及更高版本)
CUDA 工具包附带的 CUPTI。
cuDNN SDK(7.4.1 及更高版本)
(可选)TensorRT 5.0,可缩短在某些模型上进行推断的延迟并提高吞吐量。
参考页面:
https://www.tensorflow.org/install/gpu
各个版本的兼容测试情况
https://www.tensorflow.org/install/source#linux
安装参考:
原文地址:https://blog.51cto.com/youerning/2400103
相关推荐
-
推荐:一个小而强大的Python库-pandasql python基础
2019-2-16
-
使用PyTorch进行深度学习 python基础
2019-8-23
-
随笔:printr的5种常用方法 python基础
2019-10-10
-
同样是学编程,别人成功转行Python,你却失败选择放弃,问题在哪? python基础
2019-7-20
-
9个python进阶学习资源 python基础
2019-10-10
-
修改官方发行openstack镜像的cloud-init登录方式为账号密码登录 python基础
2019-9-2
-
Python 的内置字符串方法(收藏专用) python基础
2018-3-4
-
如何用机器人监听老板微信? python基础
2019-8-16
-
面试题40. 最小的k个数 python基础
2020-6-17
-
练习项目备选清单 python基础
2019-4-27