拯救者Y720-gtx1050-window10-配置tensorflow-gpu环境

安装Tensorflow: conda install tensorflow-gpu==1.9.0 因为现在(2019-3-15)Tensorflow已经是1.13.0版本了，，直接安装的话就会是最新版，，，不知道怎么回事，，最新版的话我这里在之后不会调用gpu来运行，，用这个版本之后就可以了（CUDA的锅？），，（也有可能是我在改变了其它的因素的原因，，，待验证

~~创建运行环境； conda create -n tensorflow-gpu python=3.6 等待安装就行了，，~~

激活环境： conda activate tensorflow-gpu

验证

然后打开python，，

输入：

import tensorflow as tf         //0
hello = tf.constant('hello')
sess = tf.Session()             //1
print(sess.run(hello))          //2
sess.close()

在输完0代码之后，会停顿一会，，
在输完1代码之后，会显示一些信息，，如果说有有关gpu的信息的话证明调用gpu成功，，否则的话只有一条cpu的信息，，可能之前的安装有问题，，重新安装试试，，（我就是因为这个重装了好几遍
在输完2代码之后，显示 b'hello'

1的输出类似这样：

2019-03-15 13:03:55.881573: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
2019-03-15 13:03:56.695820: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1392] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1050 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.493
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 2.00GiB freeMemory: 1.61GiB
2019-03-15 13:03:56.702429: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1471] Adding visible gpu devices: 0
2019-03-15 13:03:57.517589: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:952] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-03-15 13:03:57.521414: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:958]      0
2019-03-15 13:03:57.523379: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:971] 0:   N
2019-03-15 13:03:57.525486: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1084] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1359 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)

也可以这样验证：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

会输出一长条的信息，，例如：

>>> from tensorflow.python.client import device_lib
>>> print(device_lib.list_local_devices())
2019-03-15 13:13:03.527577: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1471] Adding visible gpu devices: 0
2019-03-15 13:13:03.545230: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:952] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-03-15 13:13:03.563464: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:958]      0 
2019-03-15 13:13:03.576112: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:971] 0:   N 
2019-03-15 13:13:03.587662: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1084] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 1359 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5406329819980989395
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 1425578393
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 3552327620198962820
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"
]

如果失败的话（也就是只有cpu运算）就是这样：

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}

再或者这样：

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b")
result = a + b
print(result)

sess = tf.InteractiveSession()
print(result.eval())
sees.close()

正常情况下也会显示gpu等信息

>>> import tensorflow as tf
>>> a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
>>> b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b")
>>> result = a + b
>>> print(result)
Tensor("add_1:0", shape=(2,), dtype=float32)
>>> sess = tf.InteractiveSession()
2019-03-15 13:19:57.500304: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1471] Adding visible gpu devices: 0
2019-03-15 13:19:57.514303: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:952] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-03-15 13:19:57.530082: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:958]      0 
2019-03-15 13:19:57.539267: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:971] 0:   N 
2019-03-15 13:19:57.547441: I C:\users\nwani\_bazel_nwani\ujdkfsks\execroot\org_tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1084] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1359 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
>>> print(result.eval())
[3. 5.]

使用

每次使用tensorflow时，，因为我们是在Anaconda的虚拟的一个环境里运行tensorflow+python，，所以要先激活环境：conda activate tensorflow-gpu，，，（这么说先前直接安装的python不仅版本过高，，而且没用上）

对了必须要在cmd里使用，，powershell貌似不行，，，进入powershell输入 cmd 切换到cmd就行了，，，激活环境后前面会多一个环境名： (tensorflow-gpu)，，这样再进入python等等，，，

结束

这样环境的配置基本就完了，，大概占了12个多G的存储空间，，，emmmm心疼硬盘ing

从昨天晚上到今天上午，，折腾了几遍，，，最后还是弄好了，，，最怕的不是出各种各样的错误，，而是放弃吧，，，毕竟很多人都在弄这个，，会遇到一样的状况，，总会找到解决的方法的，，，

(猜测：安装anaconda时，，发现里面有cuda了，，可能不需要安装cuda就可以，，留坑)
(end)

posted @ 2019-03-15 13:50 31415926535x 阅读(2483) 评论(0) 编辑收藏举报

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有些路注定要孤身一人走的，想要到达繁华，必经过一段荒凉。

拯救者Y720-gtx1050-window10-配置tensorflow-gpu环境

概述

配置流程

Python配置

Anaconda安装

CUDA9.0安装

cuDNN v7.5.0 for CUDA 9.0

vs2017

安装Tensorflow-gpu--1.9.0 并测试

验证

输入：

也可以这样验证：

再或者这样：

使用

结束

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