Win10 下 Anaconda 配置 TensorFlow+PaddlePaddle GPU版本

August 6, 2019

9299 views

1840 words

###Win10 下 Anaconda 配置 TensorFlow+PaddlePaddle GPU版本

> 由于Anaconda目前并不支持PaddlePaddle，且对TensorFlow支持良好，因此采取如下方案：
>
>> 主环境：PaddlePaddle-GPU
>> 虚拟环境：Tensorflow-GPU
>> ####一、主环境下安装cuda9和cudnn7.3+
>> 因为paddlepaddle在win10下只能支持cuda9
>>

1.在Nvidia官网下载cuda9和cudnn，如下图（cuda目录是由cudnn这个压缩包解压出来）：
![1.png][1]

2.正常安装的方式安装cuda，顺序如下：
![2.png][2]
第1个是安装包，安装的时候不要安装Nvidia的驱动（对比自身驱动与所安装的驱动）
![3.png][3]
这4个是补丁

3.安装cudnn：
将上图中的cuda目录复制到之前cuda的安装目录即可，默认的cuda安装目录如下：
``C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0``

4.验证安装：
最简单的可以通过 ``nvcc -V``验证：
![4.png][4]
其次打开这个目录 ``C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite``，在命令行中运行下图中圈出的两个文件结果显示PASS即可：
![5.png][5]

####二、主环境下安装Paddlepaddle-GPU
1.打开命令行，运行 ``pip install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post97``
2.验证：
![6.png][6]

####三、虚拟环境下安装Tensorflow-gpu

1. 创建虚拟环境：``conda create -n id python=x.x``（名称和版本自己填写）
2. 激活虚拟环境：``activate id``
3. 安装TensorFlow-GPU：``conda install tensorflow-gpu``
   conda会自动安装python版本所对应的tensorflow-gpu的版本，同时会自动安装对应的cuda和cudnn（目前3.7最高支持1.13.1）

####四、Jupyter-notebook配置
1.生成jupyter-notebook的配置文件：``jupyter notebook --generate-config``
路径 ``C:\Users\fuju\.jupyter\jupyter_notebook_config.py``

2.设置jupyter-notebook工作目录：
![7.png][7]
![8.png][8]

3.安装nb_conda：``conda install nb_conda``（主环境和虚拟安装都需要安装）

> 安装后可在jupyter中自由选择所需要的kernel

[1]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/3390646639.png
[2]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/1471704559.png
[3]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/1284955879.png
[4]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/892934982.png
[5]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/1224378761.png
[6]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/1436155336.png
[7]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/3901139719.png
[8]: https://fuju.life/usr/uploads/2019/08/1491243614.png

Last modification：October 21, 2020