不安装cuda不需要配置系统环境 超简单windows 下Tensorflow 2 cpu gpu 环境 完整安装

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  1. 1:教程用到的包
  2. 2:电脑安装anaconda
  3. 3:创建tensorflow专属工作环境
  4. 4:安装gpu版本所需依赖包
  5. 5:安装tensorflow cpu版本和tensorflow gpu版本
  6. 6:验证安装是否成功
  7. 7:出现问题

 

教程用到的包

下面是我下载到本地进行安装的包提供给大家加快环境的搭建,那些国外源的速度让人堪忧

cudatoolkit-10.1

cuda7.6forcudatoolkit10.1

tensorflow-2.1.0_cpu whl

tensorflow-2.1.0 _gpu whl

 

 

电脑安装anaconda

安装完后配置一些pip下载源和conda下载源

教程:看前面的安装anaconda部分和配置下载源就行

注意下面的安装环境是在python3.7.6环境下进行,最好跟我匹配,版本过低会出现问题

安装前可以更新一下conda

conda update conda

创建tensorflow专属工作环境

使用conda工具创建一个tensorflow的工作环境

conda create  -n  tf2.0  python=3.7

进入创建的环境

activate tf2.0

安装gpu版本所需依赖包

查看自己的显卡是否能支持tensorflow gpu

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

 

cudatoolkit和cudnn conda包安装 (这是为了运行tensorflow gpu版本所需要的)

Tensorflow 2 gpu版本所对应的包是cudatoolkit-10.1和cudnn-7.6.5-cuda10.1 

不能装cudatoolkit-10.2 就算装了也需要把一些缺失的dll文件放到相应目录里面去

 

conda install --use-local D:\IDM下载\cudatoolkit-10.1.243-h74a9793_0.tar.bz2

 

conda install --use-local D:\IDM下载\cudnn-7.6.5-cuda10.1_0.tar.bz2

 

--use-local 是本地安装的意思,后面是安装文件的目录

因为这两个包直接安装下载太慢,我用IDM下载器从镜像网站上面下载下来进行本地安装

镜像源:https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/

 

 

安装tensorflow cpu版本和tensorflow gpu版本

可以先安装一些所需要的包

pip install  h5py

 

pip install  numpy  pillow  scipy  pandas

 

进行tensorflow的安装,我依旧是下载wheel文件到本地进行安装,他会安装一系列依赖库

pip install D:\IDM下载\tensorflow-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

 

pip install D:\IDM下载\tensorflow_gpu-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

 

验证安装是否成功

python

import tensorflow as tf

查看gpu版本能否使用

print(tf.test.is_gpu_available())

返回true表示可用

出现问题

如果出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 的错误

下列网站下载    系统缺少相应的运行时组件

https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=53587

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