Win10 + RTX 2060 + tensorflow GPU

前言

買了新的筆電並成功配置了Win10上面的tensorflow的GPU版

畢竟稍微大一點的神經網路CPU跑起來實在慢的要人命!

紀錄了一些流程希望幫助也在安裝的朋友省一點時間

可以趕快開始利用新買的顯卡來工作或做程式學習

配置流程

1. 首先下載Anaconda+Python3.7的版本

https://www.anaconda.com/distribution/

Anacanda官網的下載畫面

2. 下載後直接參考tensorflow官網的說明

不要相信來路不明的教學啦QQ乖乖照著官網做才是最準的!!!

我們需要做的事情有:

1. 確認GPU驅動有更新
2. CUDA@Tookit 10.1安裝
3. cuDNN SDK 5.1(forCUDA 10.1)安裝

https://www.tensorflow.org/install/gpu

tensorflow官網的GPU配置要求

3. 照著上面的標示安裝必要程序

1. 顯卡驅動因為剛買來還滿新的進 Geforce Experience更新一下不用重載

2. 下載CUDA 10.1 + CUDNN7.5 for 10.1 (版本記得要一樣喔不然會錯誤)

3. 然後在C盤創一個叫tools的資料夾然後把壓縮檔資料夾cuda放進去

tools資料夾的建立

記得把CUDNN解壓縮的三個資料夾裡面的各個檔案複製到

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64

下載完之後記得到主機→進階系統→環境設定→path設定

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

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\\extras\CUPTI\libx64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include

C:\tools\cuda\bin

4. 用命令提示字元直接開始安裝

在命令提示字元點右箭用系統管理員身分執行

系統管理員執行畫面

然後輸入以下代碼開始安裝:

conda create --name tensorflow-gpu python=3.7 anaconda //先創造模擬環境

activate tensorflow-gpu //左邊會出現(tensorflow-gpu)

然後我們要開始安裝tensorflow-gpu啦!也照著官網輸入吧!!

pip install tensorflow-gpu

5. 打開ANACONDA確認GPU的環境已經建立

6. GPU的Testing

以下提供兩種方式:

1. 可以在Jupyter Notebook(tensorflow-gpu)輸入以下代碼:

import tensorflow as tf

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

再命令提示字元檢查是否有GPU的訊息

2. 直接跑個CNN的程式看速度有沒有明顯增快

或檢查工作管理員的效能那邊GPU有沒有在運作

記得要先pip一下該裝的套件!開始深度學習之旅吧!

歡迎大家幫我補充或糾正 如果有幫助到你也可以幫我拍個手:)