TS的野獸派部落格

最近這幾天自己家中作業的NoteBook環境大幅度的變動......

1. 原本安裝VS2017,改安裝VS2019

2. SQL Server改安裝2008 R2教育版

3. 因為安裝VS2019會安裝miniconda,所以我本來擔心開發機械學習的Python環境的Anaconda會受影響,但好險沒有

4. 可是這兩天處理自己要開發的報價單獲利預測的企業AI營運助理的服務時,機械學習訓練模組時,用隨機森林法沒問題,可是一但跑預測時出現Error

5. 因此上網查原因,最後發現有人提議重灌tensorflow就好了........沒想到這是災難的開始......做人不可以自作聰明

6. 我去年安裝的環境是Python 3.6, tensorflow-gpu版本是1.10,nVidia CUDA toolkit 是9.0版本, VS是2017

所以我昨天就重灌 Python移除Anaconda 重新安裝,可是發現只有Anaconda Python 3.7我想去年用3.6,Tensorflow不支持,現在都8月了,應該OK了,所以就裝好了

另外VS就是新的2019,CUDA就選10.1,Windows 10,我的顯卡是GForce 950M,得分5分(>=3.5就可以用GPU)......結果忙了老半天裝好了,發現tensorflow沒有正常執行,糗了。....重新查,發現tesorflow還是只有支援到Python 3.6,所以我又把3.7版本移除,但卻找不到舊版本,就這樣裝了好幾次,結果才查到要先裝最新版,再用Conda指令裝3.6以下的舊版本......昏倒,另外pip install tensorflow-gpu最新版也不work....結果查了一下Anaconda安裝好之後還要先裝Jupyter Notebook......原來去年我誤打誤撞的就這樣安裝成功,今年就自作聰明,沒有一動一動得按照前人的指令錯結果就花了一天多的時間.........

因此我把相關的步驟整理一下,給想研究AI的同好少走一些冤枉路

0. 先檢查自己的nVidia的顯卡是否有足夠的算力 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus  GPU計算能力（Compute Capability）>= 3.5

1. 安裝Anaconda Anaconda官方下載頁面 目前最新是Python 3.7版本(記得選對作業系統)

2. 安裝虛擬環境,(目前有支援tensorflow的是Python3.6和3.5的版本)

打開Anaconda Powershell Prompt建立python3.6的環境，並命名為tensorflow_gpu和安裝opencv。

指令: 

conda create -n tensorflow_gpu pip python=3.6 opencv

完成之後,啟動虛擬環境

conda activate tensorflow_gpu

3. 安裝 tensorflow-GPU套件,==1.10.0是指定版本,如果你要最新版就直接打tensorflow-gpu (不建議,因為最新版可能不支援cuda)

pip install --user tensorflow-gpu==1.10.0

接下來測試是否安裝成功,出現版本數就代表安裝成功

python
import tensorflow as tf
tf.__version__

下列是tensorflow-gpu對應CUDA和cuDNN的版本,Python版本則是3.5和3.6

4. 安裝CUDA,安裝步驟網址

https://pydatascience.gitbooks.io/pythondeeplearning/content/an-zhuang-nvidia-cuda-ji-cudnn.html

安裝完之後在power shell打下列指令確認是否安裝成功

nvcc -V

. 安裝 cuDNN,安裝步驟網址

https://pydatascience.gitbooks.io/pythondeeplearning/content/an-zhuang-cudnn.html

5. 測試是否可以抓到GPU

進入python環境後 import tensorflow

python

>>> import tensorflow as tf

確認TensorFlow是否可成功連結至GPU

>>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))