关于tensorflow:GTX-1660TITensorflow20-GPU版CUDA100Anaconda3PyCharm开发环境配置

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申明:这篇文章局部内容借鉴了以下文章
Windows 10 下 Anaconda 轻松装置 Tensorflow 2.0 GPU 版本
然而这篇文章外面有谬误和不残缺,我在此基础上进行了修改和裁减。

0. 事先筹备

1. 良好的网络以及 ke-xue-shang-net 工具
2. 在 Geforce Experience 中将你的显卡驱动更新到最新版本,并记住版本号
3. 确保你是 GTX 1660TI 显卡

1. 装置 Anaconda

首先进入 Anaconda 官方网站下载安装包,间接拖到页面最下方

而后依照默认选项装置就行

2. 装置 CUDA

1. 首先查问官网,确认你的显卡驱动反对的 CUDA 版本。以下是 2020 年 7 月的反对状况:

你会发现你的显卡驱动版本很可能反对到 CUDA11,然而留神目前(2020 年 7 月)tensorflow 最高只反对 CUDA10.0,所以最好确认以后 tensorflow 最新版本反对的 CUDA 版本

2. 进入 NVIDIA 官网下载 CUDA。各种选项参考下图,而后开始下载,此处不挂梯速度更快。

下载实现后依照默认选项装置,个别装置过程中会主动增加环境变量,如果前面出问题,能够看一下环境变量中是否有 CUDA10.0 的环境变量

3. 装置 cuDNN

进入官网,这里须要开发者账号,如果你有 nvidia 开发者账号,间接登录,没有就注册一个。抉择与 CUDA10.0 对应的 cuDNN,如下图:

与 CUDA10.0 对应的 cuDNN 版本是 v7.6.5,点击后间接下载 for Windows10:

下载结束是一个压缩包,解压缩之后,把外面所有货色复制,而后粘贴到你的 cuda10.0 根目录下

NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\

4. 测试 CUDA

关上命令提示符 CMD,输出
nvcc -V
如果装置正确,你会看到:

这就代表 CUDA 装置胜利

5. 装置 Tensorflow2.0

1. 关上 Anaconda Prompt,为 Tensorflow 2.0 配置一个虚拟环境
conda create -n tf2 python=3.7


2. 激活环境
activate tf2
3. 装置 Tensorflow
pip install tensorflow-gpu==2.0.0rc1


留神:此处须要 ke-xue-shang-net 环境,如果你呈现 hash 对应谬误,超时等谬误,都是网络问题,删除 tf2 环境从头再来,删除环境操作方法参考我的这篇文章

6. 测试 Tensorflow2.0

依然在 tf2 环境下,输出 python,进入 python 交互环境,而后顺次输出以下测试代码:

import tensorflow as tf 
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())


正确后果上图,最重要的是最上面呈现 True

import os 
os.system("nvidia-smi")


到此为止 Tensorflow 的装置完结。

7. 在 PyCharm 中应用 Tensorflow GPU 版

关上 PyCharm,关上 File->Settings–>Project->Project Interpreter,增加并应用 Tensorflow 虚拟环境下的 python 解释器,如下图:

而后装置 keras 等你须要的包,到此就完结了,能够开始写代码了。

正文完
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