win10+cuda10.1+cudnn7.5+anaconda 3 tensorflow-gpuのインストール

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マシン学習 PYTHON Deep Learning
  • nvdia公式サイトでcuda 10をダウンロードする.1 win 10 x 64、インストール.
  • nvdiaの公式サイトでcudnn-10.1-windows 10-x 64-v 7をダウンロードします.5.0.56.zip,解凍,中のフォルダをcudaのインストールディレクトリにコピーする例:C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv 10.1
  • anaconda 3(2019年6月19日Anaconda 3-2019.03-Windows-x 86_64.exe、注意インストールはpython 3.7)をダウンロードして、一路インストールします.(windowsコマンドラインでpython、pipを直接使用する場合は、インストール後手動でanacondaのインストールディレクトリを環境変量pathに追加してください.)
  • anaconda promptを開き、pipを使用してインストールし、pip install tensorflow-gpu
  • の使用例、
    import tensorflow as tf
    このpip命令は最新バージョンのtensorflow 1に従う.4(2のbetaバージョンを除く).よし、やっと問題が来た...
    ImportError: DLL load failed:         。


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.
    ネットGitHubで調べてみると、大勢の人がこの問題を起こした.Win 10:ImportError:DLL load failed:一度見てから問題を発見した.「confirmed it needs a dependency on CUBLAXX_100.DLL.Then I installed CUDA 10.0 and it works.」cudaバージョンが違います...まさかcudaを再ロードするの?cudaを10.0に降格しますか?今はcudaを組み立てるのが簡単で、追加の配置も必要ありませんが、やはり面倒ですね.前はよく使っていました.ちょっと悔しいですね.
  • を振り回した後、公式のwhlは10.1を支持していないことに気づいたが、いつもいい人がいた.次のgithubは、10.1のcudaをサポートする再コンパイルバージョンを提供します.ダウンロード先https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
  •  tensorflow-windows-wheel/1.14.0/py37/GPU/cuda101cudnn76avx2/tensorflow_gpu-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.7z.001と002(または他のバージョンのtenfowflow)、解凍、anaconda promptでディレクトリcdをダウンロードディレクトリに、pip install xxx.whl、インストール成功を表示します.
  • 他に何も入っていない場合は、ブログを参照してください.https://blog.csdn.net/huanyingzhizai/article/details/89298964
  • テストしてみます:
  • import tensorflow as tf
import numpy as np


b = tf.test.is_gpu_available(cuda_only = False, min_cuda_compute_capability = None)
print(b)

#    NumPy      (phony data),    100   .
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) #     
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300

#         
# 
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b

#      
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

#      
init = tf.global_variables_initializer()

#     (graph)
sess = tf.Session()
sess.run(init)

#     
for step in range(0, 201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print( step, sess.run(W), sess.run(b))
    成功出力結果!!大功を成し遂げる.
  • より高いバージョンのtensorflowを使用するには、ネットユーザーが提供した他のソリューションを参照して、cudaを10.0に降格することができます.  
    • - Windows 10 Home 64bit
- CUDA Toolkit 10.0 (Sept 2018)
- Download cuDNN v7.6.0 (May 20, 2019), for CUDA 10.0
- Python 3.7.3 Windows AMD64
- Tensorflow-gpu 1.13 1.14 2

     
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    2019年7月23日
    StartSSL証明書の指定方法
    単純な暗号解読