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(一)引言

最近换了新电脑显卡是GTX1660Ti,可以跑gpu了,研究了两天终于安好了,好多问题出在各种版本不匹配上,这次安装的anaconda3-5.2.0,python3.6.5,tensorflow-gpu=2.1.0,anaconda里边只需要安装一个tensorflow-gpu就可以搞定一切啦。如果你的电脑的显卡支持安gpu上一篇文章那就当练手了吧。那我们就开始吧!

(二)更新驱动

安装所有的东西之前要首先更新驱动。

1下载驱动更新

英伟达驱动更新
进入官网之后设置自己电脑的配置会自动匹配驱动更新以便下载,我是GEFORCE GTX 1660Ti,点击下载
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2安装

下载之后进行安装,安装完成之后桌面图标如下图所示
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3进行驱动更新

点击下载好的驱动(首次打开要注册然后再登录)进入之后如下图所示
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点击左上角的驱动程序,如下图显示
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点击下载
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下载完成
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(三)安装anaconda3-5.2.0

安装包可以从百度分享中进行下载,在这就不详细说anaconda的安装过程了,在上一篇文章中都有详细过程,但是有一点要强调,在安装过程中不要选择path,以免带来后续的问题,安装完成之后不要忘记设置环境变量,上一篇中写了如何设置环境变量。
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(四)安装tensorflow-gpu

1安装tensorflow-gpu环境

anaconda安装完成之后,在电脑的左下角找到Anaconda3(64-bit)
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点击Anaconda Prompt,输入
conda create -n tensorflow-gpu python=3.6.5
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输入y之后进行安装
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2安装jupyter

要先安装jupyter然后再安装tensorflow-gpu,因为我之前先安的tensorflow-gpu然后安的jupyter会使tensorflow-gpu的版本发生改变。
首先启动刚才安装的tensorflow-gpu环境
activate tensorflow-gpu
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安装ipython
conda install ipython 输入y进行安装
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安装jupyter
conda install jupyter 这个安装的东西有点多 输入y进行安装 在这里插入图片描述
安装完成之后会出现一个DEBUG但是没有太大关系,在电脑左侧找到Anaconda3(64-bit),找到安装的jupyter
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双击之后可以自己打开(需要自己改变默认位置)
在这里插入图片描述右上角New一个Python3
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输入以下代码查看jupyter的默认路径,进入到这个文件夹下打开jupyter_notebook_config.py
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在这里插入图片描述找到以上图片位置之后改成下图的样式,单引号里边就是你自己期待更改的目录的位置
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右键单击jupyter Notebook此时还要找到jupyter的位置
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在这里插入图片描述右键单击Jupyter Notebook(tensorflow-gpu) 点击属性,需要把双引号里边的东西删除掉,点击确定,此时位置已经改成自己期待的位置。
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3安装tensorflow-gpu

输入conda install tensorflow-gpu (会自动配置最新版本)输入y 进行安装
版本:
cudatoolkit 10.1
cudnn 7.6.5
tensorflow 2.1.0
tensorflow-gpu 2.1.0
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4安装pytorch

输入conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch (因为以上安装的cudatoolkit=10.1版本)输入y进行安装
在这里插入图片描述
以上所有的东西都已经安装好了

(五)在pycharm中使用tensoflow-gpu

1配置新的pycharm环境

pycharm安装在这就不说了第一篇文章中都有,打开pycharm点击File找到Settings
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找到以下红色框框,点击右侧的设置,点击Add 添加一个新的环境
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按照红色框框里边进行操作和设置
Interpreter设置刚才安装的tensorflow-gpu里边的python,下方的Conda executable默认就好了,不用更改,设置好了之后点击确定。
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点击确定之后,红色框框里边会变成刚才设置的环境,点击确定,需要等待一会,pycharm正在设置这个新的环境
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等到全部配置完成之后,可以输入以下代码进行检测,并且运行下图结果表示安装成功。
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2创建IDLE快捷方式

在D:\Anaconda3\anzhuang\envs\tensorflow-gpu\Lib\idlelib目录下找到idle.bat(根据自己的情况进行相应的查找),创建快捷方式到桌面,这个就是平时用的IDLE,用来进行调程序。

如果安装到这里你的项目还是缺少PIL matplotlib pyqt5 pyqt5-tools pymysql之类的,都可以启动tensorflow-gpu环境使用pip进行安装,部分安装在第一篇文章中也有详细过程,可以进行查看。