tensorflow - 在cuda 9和cudnnv7上安装tensorflow-gpu 1.4

Question

我正在尝试在 gtx 1050 上安装 tensorflow-gpu，并在 Windows 10 上使用 cuda 9 和 cudnn v7。我已添加所有环境变量。但我收到以下错误:导入错误:找不到“cudart64_80.dll”。 TensorFlow 要求将此 DLL 安装在 %PATH% 环境变量中指定的目录中

Answer 1

我刚刚回复了一些非常相关的内容in this other SO post 。假设您已经掌握了 CUDA 和 CUDNN 部分，并且对于您的具体问题，确实可以轻松地让 TensorFlow 1.4 在 Python 上与 CUDA9+CUDNN7 配合使用:

1. 访问mind's repo并下载适合您需求的wheel文件。 Wheel 文件是预编译的 Python 包，可以使用 pip 轻松安装，希望它也能在 Windows 上正常运行(我没有测试它，请告诉我这是否有效)。如果您想要的包裹没有出现，您可以查看this repo用户 Yaroslav Bulatov组织起来看看你是否找到了你要找的东西。顺便说一下，感谢大家的努力!

2. 使用pip安装轮子。快速测试:

   import tensorflow as tf
   x = tf.nn.conv2d(tf.ones([1,1,10,1]), tf.ones([1,5,1,1]), strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
   with tf.Session() as sess:
       sess.run(x) # this should output a tensor of shape (1,1,10,1) with [3,4,5,5,5,5,5,5,4,3]
   

请注意，某些 Mind 的轮子需要安装 Intel 的 MKL 库，如所述 here 。同样，在我之前提到的另一篇 SO 帖子中，我详细介绍了安装它以及让 TF 在 Linux 上找到它的说明(Linux 用户可能需要检查我链接的帖子，了解有关在没有 root 权限的情况下安装 CUDA 和 CUDNN 的更多详细信息)。官方的构建说明可以找到 here (不过，它们似乎只适用于 Ubuntu)。

干杯，
安德烈斯