Win10下安裝Anaconda+CUDA+cudnn+TensorFlow+keras+PyTorch+Pycharm

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從零開始搭建Win10深度學(xué)習(xí)環(huán)境

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  • 系統(tǒng)：Windows10
  • Anaconda：Anaconda3-5.3.1
  • CUDA版本：CUDA 9.0
  • cudnn版本：cudnn-9.0-windows10-x64-v7.4.1.5
  • Tensorflow版本：Tensorflow-gpu 1.12.0
  • keras版本：keras-2.2.4
  • Pytorch版本：Pytorch-gpu 1.0.1
  • Pycharm版本：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.3.2 x64

Anaconda配置流程

1. 安裝Anaconda

官方下載地址：[https://repo.continuum.io/archive/]，
下載相應(yīng)版本的Anaconda，這里使用Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe版本。若官網(wǎng)下載太慢，可以使用國內(nèi)的清華鏡像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

2. 添加conda鏡像

TUNA 還提供了 Anaconda 倉庫的鏡像，運(yùn)行以下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

即可添加 Anaconda Python 免費(fèi)倉庫。

3. 添加pip鏡像

pypi 鏡像使用幫助，pypi 鏡像每 5 分鐘同步一次。

臨時(shí)使用

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http

設(shè)為默認(rèn)

升級(jí) pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后進(jìn)行配置：

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 修改Jupyter Notebok的默認(rèn)工作路徑

進(jìn)入Anaconda Prompt，輸入


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jupyter notebook --generate-config

找到 jupyter_notebook_config.py 的路徑并打此文件。


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找到 c.NotebookApp.notebook_dir 這個(gè)變量，將你希望的路徑賦值給這個(gè)變量，并刪除這一行前面的“#”。


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然而，如果你直接通過 Jupyter Notebook 的快捷方式進(jìn)入，默認(rèn)目錄還是原來那個(gè)。如果需要修改，還需要進(jìn)行如下步驟：


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找到快捷方式，右鍵打開屬性，將“目標(biāo)”最后面的 “%USERPROFILE%” 刪除就可以了。

5. 添加Anaconda環(huán)境變量

我的電腦-系統(tǒng)屬性-高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置-高級(jí)-環(huán)境變量-系統(tǒng)變量-找到Path

D:\Anaconda3\;
D:\Anaconda3\Scripts

6. jupyter中添加conda虛擬環(huán)境

首先安裝ipykernel：

conda install ipykernel

在terminal下執(zhí)行命令行

conda create -n tensorflow python=3.6 ipykernel

CUDA和cudnn配置流程

1. 查看計(jì)算機(jī)顯卡型號(hào)：

在桌面電腦圖標(biāo)上點(diǎn)擊右鍵,選擇管理。


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點(diǎn)擊設(shè)備管理器。


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點(diǎn)擊顯示適配器。
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如圖即可看到當(dāng)前安裝的顯卡型號(hào)。


顯卡型號(hào).png

例如本機(jī)顯卡型號(hào)為GTX1060

2. 查看顯卡是否支持CUDA版本

去CUDA官網(wǎng)查看計(jì)算機(jī)顯卡支持的版本型號(hào)
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

gtx1060.png

我們可以看到顯卡的計(jì)算能力為6.1,是支持CUDA版本的。

3. 查看tensorflow版本對(duì)應(yīng)的CUDA和cudnn版本

tensorflow.png

在此我們選擇Tensorflow-gpu 1.12.0對(duì)應(yīng)的CUDA 9.0和cudnn 7.0版本

4. 安裝CUDA 9.0

官網(wǎng)下載鏈接： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cuda.png

安裝完成后進(jìn)行測試，在cmd中輸入：

nvcc-V
nvcc.png

表示安裝成功

windows10下使用nvidia-smi查看GPU使用情況：

nvidia-smi所在的位置為：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI，為了方便我們可以把此路徑添加到path中。


nvidia-smi.png

看到顯卡信息表示成功啦

4. cudnn庫下載

官網(wǎng)下載鏈接：https://developer.nvidia.com/cudnn

cudnn.png

下載這個(gè)安裝包需要注冊(cè)并且填一堆問卷，下下來以后把相關(guān)包不用安裝，直接拷到cuda路徑對(duì)應(yīng)的文件夾下面就行


cudnn1.png

cudnn3.png

TensorFlow-gpu配置流程

1. 安裝TensorFlow

打開cmd，進(jìn)入新建的tensorflow環(huán)境中

activate tensorflow

在cmd中使用pip安裝輸入以下指令：

pip install tensorflow-gpu=1.12.0

也可使用conda安裝，有時(shí)候會(huì)出錯(cuò)……：

conda install tensorflow-gpu

2. 測試TensorFlow

測試TensorFlow是否安裝成功，在cmd中輸入python，進(jìn)入Python編輯環(huán)境，輸入以下指令

import tensorflow as tf
a = tf.constant(1.0)
b = tf.constant(2.0)
c = a + b
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))
tf_test.png

安裝成功啦。

keras配置流程

1. 安裝keras

使用conda安裝：

conda install keras

2. 測試keras

import tensorflow as tf
import keras

測試結(jié)果：


keras.png

PyTorch-gpu配置流程

1. 安裝PyTorch

同上使用conda創(chuàng)建一個(gè)pytorch的環(huán)境：

conda create -n pytorch python=3.6 ipykernel

進(jìn)入pytorch環(huán)境：

activate pytorch

ptoch官網(wǎng)下載：https://pytorch.org/get-started/locally/

使用conda安裝pytorch：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

2. 測試PyTorch

測試CUDA與cuDNN是否工作正常：

# CUDA TEST
import torch
x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(xx)

# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))
pycharm2.png

安裝成功啦~

PyCharm配置流程

1. 安裝PyCharm

官網(wǎng)下載：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

社區(qū)版免費(fèi)，專業(yè)版收費(fèi)，入門學(xué)習(xí)選擇社區(qū)版即可

2. 配置PyCharm與TensorFlow

打開pycahrm，新建項(xiàng)目。


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出現(xiàn)如下界面：


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選擇運(yùn)行環(huán)境。選中Existing Interpreter，點(diǎn)擊右邊設(shè)置按鈕，選擇Add Local


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點(diǎn)擊Conda Enviroment，選擇環(huán)境


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進(jìn)入Anaconda安裝路徑，選擇envs文件夾，里面有建立的環(huán)境，選擇之前建立的tensorflow環(huán)境中的python.exe，本機(jī)的路徑為：D:\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe


pycharm.png

創(chuàng)建test.py文件測試tensorflow：

import tensorflow as tf
a = tf.constant(1.0)
b = tf.constant(2.0)
c = a + b
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

輸出結(jié)果：


pycharm1.png

成功配置tensorflow和pycharm啦~

3. 配置PyCharm與Pytorch

配置pytorch和pycharm與以上類似，就是把Python路徑：由D:\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe更換為D:\Anaconda3\envs\pytorch\python.exe即可。

創(chuàng)建test.py文件測試pytorch：

# CUDA TEST
import torch
x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(xx)

# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))

輸出結(jié)果：


pycharm3.png

同樣配置成功了~

參考鏈接：

  1. Win10下安裝Anaconda+PyTorch+pycharm https://zhuanlan.zhihu.com/p/35255076
  2. Windows 安裝 Anaconda3 詳細(xì)過程 https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209
  3. 修改Jupyter Notebok的默認(rèn)工作路徑 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48962153
  4. WIN10安裝TENSORFLOW（GPU版本）詳解（超詳細(xì)，從零開始） https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409
  5. Anaconda使用筆記 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57612562
  6. win10+cuda8.0+cudnn+Tensorflow（GPU）安裝 https://blog.csdn.net/scythe666/article/details/78592756
  7. Win10 TensorFlow（gpu）安裝詳解 https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615
  8. 如何查看電腦的顯卡型號(hào) http://xinzhi.wenda.so.com/a/1542603542209428
  9. Win10下安裝Anaconda+PyTorch+pycharm https://zhuanlan.zhihu.com/p/35255076
  10. PyTorch在64位Windows下的Conda包 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672
  11. Pycharm簡易使用教程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52470112
  12. Deep-Learning-From-Zero-To-One https://github.com/chaowentao/Deep-Learning-From-Zero-To-One
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