Windows 安装 tensorflow-gpu

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准备工作

下面列出了笔者测试成功的环境，使用其它的版本可能出现不可预料的情况。

硬件

  • 图形卡
    根据 Tensorflow 官网上对于 GPU 支持的描述，需要 CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。GeForce 900 系列及更新的 N 卡都能满足这一点，如果不确定的话，可以在官网上查看：CUDA GPUs。笔者使用了一块 NVIDIA GeForce RTX 2070 进行测试。

  • 其它
    其它硬件达到主流配置即可。

软件

  • Windows 系统
    由于 macOS Mojave 的 N 卡驱动迟迟没有更新（据说是苹果已经抛弃了 N 卡，未来很有可能不会再更新驱动）；并且 Tensorflow 官方已经不再推出适配 macOS 的 tensorflow-gpu 了，需要自己编译；因而使用 Windows 或者 Linux 系统会是更好的选择。笔者使用的是 Windows 10。

  • 显卡驱动程序
    在连接到网络时，Windows 10 会自动下载安装显卡驱动，但可能不是最新版本。建议通过 GeForce Experience 管理驱动程序。

  • CUDA
    tensorflow-gpu 依赖于 CUDA，需要到 NVIDIA 官网上的 CUDA Zone 下载。Tensorflow 官网中会给出支持的 CUDA 版本号，下载时选择对应的版本即可（例如 v10.0），因为最新的版本可能不被 tensorflow 所支持。历史版本可以在这里查看：CUDA Toolkit Archive。

  • cuDNN
    cuDNN 的全称为 NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是 NVIDIA 专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于 GPU 的加速库。这也是一个重要依赖，需要准备好。其主页是 NVIDIA cuDNN，下载需要注册账号，不过也可以选择微信快捷登陆。同样需要注意的是，要正确选择与 CUDA 对应的 cuDNN 版本。

  • Python
    笔者使用的是 Python 3.7.0。建议从 Python 官网下载安装包，安装时记得勾选将 Python 添加到环境变量中，确保能够通过 PowerShell 执行 python 和 pip 即可。Microsoft Store 中也有 Python，但是安装路径太长，可能在使用 pip 时遇到问题。

  • tensorflow-gpu
    安装 tensorflow-gpu 的方法也有很多，例如 Anaconda 或者 pip。如果不想折腾环境，直接从这里找一个 wheel 就行了：tensorflow-gpu · PyPI。需要根据自己的系统和 Python 版本选择，例如 tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl。

安装

安装 CUDA

安装过程并不复杂。运行从 NVIDIA 官网上下载的 CUDA 安装程序，将其安装在默认目录下即可。以 10.0 版本为例，安装成功后，相关组件会出现在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 目录下。

安装 cuDNN

解压 cuDNN 的安装包，会得到一个文件夹，将其打开后，可以看到名为 bin，include 和 lib 的子目录。而在前面所说的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 目录下也有这样几个子目录。因此，直接将 cuDNN 的相关文件复制合并进对应的目录即可。

安装 tensorflow-gpu

以 PowerShell 为例，将 CUDA 相关组件添加至环境变量：

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$Env:path=$Env:Path+";C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64;"

完成后，cd 进入下载的 whl 文件所在目录，使用 pip 安装即可

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pip install tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip 会自动下载所需的依赖。

运行

如果一切顺利，打开 Python，执行

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import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

不报错的话，就安装成功了。

本文更新于 2020 年 12 月 8 日：
Tensorflow 2.0 的安装方式更加简单。在安装好支持的 CUDA（现为 v10.1）和 cuDNN 后，可以直接执行

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pip install tensorflow

测试的方法是

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import tensorflow as tf
tf.test.is_built_with_cuda()
tf.config.list_physical_devices("GPU")

如果提示动态库加载失败，可以重启计算机或手动设置环境变量。