怎样查看cudnn版本_tensorflowGPU版本踩坑记录

终于安装完成了tensorflow,写一下过程开心的记录一下

之前按照网上的教程,装了半天,下对应的cuda和cudnn,搞了半天,结果is_gpu_avaliable()函数通不过,查了半天,只找到cuda和cudnn版本不对应,然后我下的又比较新,都没找到对应的版本,T^T,所以下定决心,直接重装。

废话说多了,直接上步骤

1.安装anaconda,过程就不赘述,基本上网上一搜一大把

2.安装完成后,打开anaconda prompt(Anaconda3)

ecf627a7257242fbde88cc316857a180.png

3.如果你是刚安装完,应该只有一个基础的虚拟环境

conda-env list

ff6bbbcf3e564ed8dd0a78809b1784e8.png

4.创建一个虚拟环境用来安装tensorflow2,名字可以任意,我直接命名为tf2

conda create -n tf2

如果创建不了,注意查看报错的原因,我第一次也不行,报错提示是

UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid

提示我源不对,可以使用

conda config --remove-key channels

换回原源。

5.创建完成后直接进入环境即可

activate tf2

2db6cca2025368bab3ffa804bb30b08c.png

6.进入环境,直接安装即可

conda install tensorflow-gpu

我下载的是gpu版本的,也可以下cpu的主要看个人的配置

运行之后,注意查看需要装哪些包,需要注意的有cuda和cudnn的版本和tensorflow的版本是不2.x的。(gpu版本的包很多,cpu的会少一点)

如果都正确,直接y回车即可。

7.接下来就是漫长的等待过程,特别是cuda和cudnn让我等了好久,(如果各位同学耐心不好,可以开启小飞机,我这里就不多说了)

8.安装完成后可以进入jupyter里测试,

e15cc5be1163f4625864c78bc3d72f96.png

如果是这样的,别慌,进入我们之前创建的tf2的虚拟环境,安装jupyter

conda install jupyter notebook

b82da1e7be1388d5b9cbc0ceff1d5796.png

这个比之前装tf快很多

9.安装完成后可以发现多了一个tf2的jupyter,我们点击这个,

adaab3a3388915127f25d2ed05c87605.png

在来跑一下之前的测试函数

a01732446ad1ab6eabc3141ff0e0e0c1.png

都是ok的,哈哈。

~~~ 刚入坑的萌新,不足之处,还请大佬们多多指教

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