Windows10/MX150显卡安装TensorFlow-GPU-1.10

站在2018年的尾巴上,开始了13款全面屏轻薄本。

笔记本配置如下:

处理器:i5-8265U

内存:8GB

显卡:高性能版MX150

一. 安装显卡驱动 本机自带最新驱动。

二. 安装 CUDA-9.2 和 CUDNN-7.2

查看支持的 CUDA 版本

图片[1]-Windows10/MX150显卡安装TensorFlow-GPU-1.10-唐朝资源网

右键单击桌面打开控制面板。

如图,本机MX150支持CUDA-9.2。但是,目前 -gpu 最多支持 CUDA-9.0。我先尝试安装CUDA9.0,CUDA安装软件会先做系统检查,结果显示软硬件不兼容。因此,唯一的选择是安装 CUDA9.2.

安装CUDA9.2

从官网下载安装程序。2..exe。

运行.2..exe,默认安装选项为简化,选择自定义。单击下一步并从自定义选项中删除。

图片[2]-Windows10/MX150显卡安装TensorFlow-GPU-1.10-唐朝资源网

安装.2

从官网下载CUDA9.2对应的.2压缩文件cudnn-9.2–x64-v7.2.1. 38.压缩包。

解压cudnn-9.2–x64-v7.2.1.38.zip,得到cuda文件夹,里面有三个文件夹.

将bin、lib文件夹复制到CUDA安装路径下的C:FilesGPUCUDA9.2 v9.2.

三. 安装 .6 目前,-gpu 最多支持 .6。从官网下载-3.6.5-amd64.exe。网上有很多安装方法,这里不再赘述。 pip使用国内资源

默认pip下载源比较慢,更换国内源可以大大提高库安装速度。

打开 %% 并在 \pip 文件夹中创建一个新的 pip.ini 文件(没有创建新的 pip 文件夹)。在pip.ini文件中输入(使用清华镜像源):

[]

索引网址 =

[]

-主机=

四. -gpu_1.10 我尝试先用 pip 安装 -gpu。安装完成后在 处会报错,提示找不到cuda9.0。所以,如果要使用-gpu,需要编译安装。

但是编译安装有点麻烦。幸运的是,有人在网站上分享了一系列编译好的 –wheel 文件。

1.10.0py36GPU目录下有两个文件夹,即,,两个文件夹中各有一个whl安装文件。表示适合cuda9.2和.2,编译成sse指令集,表示适合cuda9.2和.2,编译成avx指令集。

用cpu-z看cpu参数,i5-8265U指令集都支持,我选择avx指令集版本:

下载-1.10.0-cp36-cp36m-.whl,然后进入所在目录,使用pip安装。

点-1.10.0-cp36-cp36m-.whl

五.测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello, tf!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

好的!

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