首先,本教程对应的前提如下:
1,有一块gpu
2,您要使用古老的tensorflow1.14版本
3,您已经安装了anaconda
4,您会用pycharm
4,满足本文的其他要求(屁事)
5,您和我一样不是大佬
开始!
用管理员权限打开anaconda navigator(咱不喜欢控制台)
很快(这不需要太长时间)的等待:
建议新建一个虚拟环境,防止把之前的环境搞坏了
注意,选择python3.6(不要问为啥不用3.10,因为大概率后面匹配不了tensorflow1.14)
安装cudatoolkit=10.0.130(注意选择版本)
apply
然后 安装cudnn,7.6.0
接下来,用pycharm打开项目,配置好我们刚刚的虚拟环境的解释器(右下角)
然后打开控制台(左下角的terminal)然后这里的控制台使用的虚拟环境的,看看左边圈起来的是不是您刚刚的那个虚拟环境,(如果您新建的叫tensorflow_gpu,那就是这个名字)
使用pip安装tensorflow-gpu(咱也不知道为啥conda不行),在这个虚拟环境控制台里:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0 --user
(额,在ecnu校园网环境下个别时候经常不能用这个镜像,换成寝室网或者改别的镜像
好了,测试一下:
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
最后True就是好了。
至于其他的包,opencv,pillow啥的,再自己搞搞
再见~!