940m win7
必须的工具
对应的显卡驱动?查询对应的显卡驱动下载就行文末给出的链接是的
没有在下使用过因为之前在3.6的环境下不能用但现在的官网显示支持3.6版本了本文按照已经测试能使用的3.5写教程
安装时有勾选添加至环境变量的就直接打开cmd运行python没报错就是环境变量配置成功。我的不行环境变量设置有问题。打开Anaconda文件夹下的AnacondaPrompt可以照样操作
先安装一个python3.5的版本作为tensorflow的环境并自定义命名为tensorflow-gpu
condacreate-ntensroflow-gpupython3.5
安装完成先activatetensorflow-gpu加载到python3.5的环境然后安装支持tensorflow的库
CUDA8.0不支持tensorflow-gpu1.5而默认安装就是1.5的这里需要指定安装的版本
pipinstalltensorflow-gpu1.4.0
安装成功就进入python然后试一下importtensorflowastf会不会报错没报错就开始CUDA等相关工具的安装。
######################################################################################
先安装CUDA打开cuda_8.0.44_windows.exe选择自定义安装界面可能跟下图有点不同不影响。只需勾选红框内的CUDA然后等安装完。
然后安装下载好的显卡驱动398.82-notebook-win8-win7-64bit-international-whql.exe这个按照默认的下一步下一步即可。
接着把cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0文件夹里的cuda文件夹下的三个文件复制到C:\ProgramData\NVIDIAGPUComputingToolkit\v8.0里。
最后重启电脑然后开始测试是否配置成功。
在cmd下或者AnacondaPrompt下进入刚刚测试过tensorflow的python环境里
先用tensorflow设置两个矩阵
atf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape[2,3],namea)btf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape[3,2],nameb)ctf.matmul(a,b)
然后调用看看能否调用GPU进行计算出现下图就是配置成功
sesstf.Session(configtf.ConfigProto(log_device_placementTrue))
打印c的结果可以看到是使用了GPU进行计算的。
print(sess.run(c))
##################################################################940m win7####################
windows7i5,GT940M显卡配置对应的工具。链接https://pan.baidu.com/s/1VT2q7FgpemGeQABkIJ5wkw密码eng0
#######################################################################################
常见问题1运行sesstf.Session(configtf.ConfigProto(log_device_placementTrue))时报错GeForce940M设备是不可移动的,无法弹出或拔出。去官网找到对应显卡型号的驱动下载安装就行http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?langcn。看到一篇博客说得是旧款的显卡驱动我试了不行官网安装最新的显卡驱动就好了。
常见问题2importtensorflow报错如果在新建的python3.5环境下pip安装后import是不会报错的import报错的原因是该环境之间安装过tensorflow了先把之前安装过的tensorflow全部删了然后重新安装tensorflow-gpu1.4.0就可以了。
删除模块pipuninstalltensorflowpipuninstalltensorflow-gpu
重新安装:pipinstalltensorflow-gpu1.4.0
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