今天几乎忙乎一整天搞相关配置,终于有点成效了,想着把过程记录下来。
我一开始是通过anaconda3来配置python3.6等等,但是不理想便全部卸载
惊喜部分:pip镜像安装一劳永逸方法
期间cuda和cudnn下载特别慢,可以找到 对应版本 直接右击复制链接,然后在迅雷里面下载。我知道迅雷下载也慢,这时候求助某bao只要1.5米很快安装好!
我的全部思路:
- 下载好python3.6,下载好pycharm,通过pycharm中的 解释器 选择python3.6,相当于桥梁搭建起来了。
- 接下来安装numpy等基础库,再着重于 tensorflow-gpu-1.14.0版本 安装。(因为我电脑是RTX3050显卡,并且gpu版本计算更快,并且!tensorflow1版本更加方便)
- 注意:tensorflow很娇贵,它对应的cuda和cudnn版本都必须对应(下面会讲)
一、二部分教程很多很多,基本按部就班跟着 下一步点就可以了
一、安装python3.6
二、安装pycharm
三、pip使用镜像快速下载(一劳永逸的方法)
1.打开 我的电脑,在 搜索栏输入%APPDATA%,进入找到pip文件夹(没有就自己新建pip文件夹),进入文件夹 新建一个txt文档
2.在txt文档中 输入以下内容(第一次写博客,不熟练抱歉啊)
[global]
timeout = 10000
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = mirrors.aliyun.com
3.写完保存,并且给txt重命名成 pip.ini
这一步骤结束,接下来在cmd里pip安装直接 pip install 库名
不需要贴镜像网站,很快速!
四、下载CUDA和cuDNN以及tensorflow-gpu
贴上我参考的博客:这篇作者写得很详细,可以参考(37条消息) Win10安装TensorFlow-gpu版本,超详细步骤_sunnyboychina的博客-CSDN博客
注意:
按照上面的博客所有安装成功后,在pycharm中运行,还是出现了两个问题
1.出现大量这种错误,后来解决办法:
点进对应运行出错的文件,找到行,比如:第526行里面,将np.dtype([("qint8",np.int8,1)])中第三个参数 1 改成 (1,)
一个个改好就ok了
2.由于gpu版本运行,会出现大量红色警告:
解决办法:两行代码:
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
最后看看我的运行效果:
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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