Windows 10 TensorFlow-gpu1 설치4 및 CUDA8.0,cuDNN6.0, 설치 방법 및 다운로드 경로 포함

Windows 10 TensorFlow-gpu1 설치4 및 CUDA8.0,cuDNN6.0, 완료
먼저 제 최종 버전을 말씀드리겠습니다.
Python 3.5.3;
tensorflow-gpu==1.4.0 ;
CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016), Online Documentation;
cuDNN v6.0(Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0)
 
CUDA의 버전은 TensorFlow에 의해 결정됩니다.구체적으로 어떻게 대응할 것인지는 TensorFlow 홈페이지를 방문해야 한다.https://www.tensorflow.org/install/install_windows  https://www.tensorflow.org/install/install_windows#requirements_to_run_tensorflow_with_gpu_support(죄송합니다. 대륙은 2018.9.10을 열 수 없습니다.) 그리고 또 다른 방법은 좋아하는 TF 버전을 다운로드하여 시스템이 당신에게 적합한 CUDA 버전을 설치하라고 잘못 알릴 수 있도록 하는 것입니다.
TensorFlow 설치: pip install tensorflow-gpu = = 1.4.0
CUDA8 다운로드0 :https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiveCUDA Toolkit 8.0 GA1(Sept 2016), Online Documentation 설치 방법:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html경로 C:\Users\guang\AppData\Local\Temp\CUDA 유효성 검사 CUDA: 컨트롤 막대: C:\Users\guang>nvcc - V nvcc: NVIDIA(R) Cuda compiler driver Copyright(c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on SatSep__3_19:05:48_CDT_2016 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
cuDNN을 다운로드하려면 다음과 같이 하십시오.https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveDownload cuDNN v7. 계정을 등록해야 합니다.0.5(Dec 5, 2017), for CUDA 8.0(6.0으로 전환하지 않으면 나를 따라 귀찮게 할 수 있음)cuDNN을 설치하는 절차는 비교적 번거롭다. 주의해서 보면 주로cuDNN 세 개의 파일을 CUDA에 대응하는 폴더 아래로 복사하면 설치 방법이 된다.https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#download- 윈도우즈 다섯 번째 단계는 하지 않았습니다. 대응하는 VS 소프트웨어인 Include cudn이 없기 때문입니다.lib in your Visual Studio project. Open the Visual Studio project and right-click on the project name. Click Linker > Input > Additional Dependencies. Add cudnn.lib and click OK.
실행 코드 테스트 효과: import tensorflow as tf a = tf.random_normal((100, 100)) b = tf.random_normal((100, 500)) c = tf.matmul(a, b) sess = tf.InteractiveSession()
오류 1:
OSError: [WinError 126]에서 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다.ImportError: Could not find 'msvcp140.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. You may install this DLL by downloading Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 from this URL: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587솔루션:소프트웨어 다운로드:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=5358764비트 컴퓨터 다운로드 소프트웨어vcredist.x64.exe, 더블 클릭 설치 vcredist.x64.vc 대신 exeredist.x86.exe
x86과 X64는 무슨 뜻입니까? x64는 CPU가 64비트 버전이라는 것을 말합니다.x86은 CPU가 32비트 버전임을 나타냅니다.CPU가 64비트면64비트를 설치할 수도 있고 32비트를 설치할 수도 있으며 반대로 32비트만 설치할 수 있다.
오류 2: ImportError: Could not find'cudart6480.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 8.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
소프트웨어 다운로드 2:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit이 단계는 다운로드 도구 상자 cuda-toolkit(사실은 CUDA), 다운로드 후 cuda9.2.148_win10.exe 형식, 나는 분명히 CUDA8인 척했다.0, 여기 요구에 부합.Download and install CUDA 8.0 from this URL이 이상해서 나중에 소프트웨어 search everthing을 통해 파일을 찾았는데 cudart6480dll, 그리고 그를 시스템 경로에 추가: CUDAPATH_cudart64_80, 경로: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin 재부팅이 해결되었습니다.
다시 실행, 다시 오류 보고: ImportError: Could not find'cudnn646.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and this DLL is often found in a different directory from the CUDA DLLs. You may install the necessary DLL by downloading cuDNN 6 from this URL: https://developer.nvidia.com/cudnn
이 파일을 찾을 수 없음:cudnn646.dll, 내가 검색해 봤는데 확실히 찾지 못했다. 그는 나에게 cuDNN의cuDNN6를 설치하라고 했다. 나는 갑자기 자신이 cuDNN7(Download cuDNN v7.0.5(Dec 5, 2017), for CUDA 8.0)을 설치한 것이 생각났다. 나는 어이가 없었다. 홈페이지에서 7.0이라고 해도 조립된 CUDA8이잖아.어쩔 수 없어요. 힌트대로 하세요. Download cuDNN v6 다운로드하세요.0(April 27, 2017), for CUDA 8.0, 세 개의 파일을 CUDA 대응 디렉터리에 복사하여 다시 실행하고 다음과 같은 내용을 표시하는데 성공했다.제 GPU는 GeForce GTX 1050 Ti입니다. 6개의 연산력으로 3개를 충족하면 됩니다. 주파수: 1.475, 메모리: 4G,
 
《만구 인공지능》 공식 번호에 주목해 주신 것을 환영합니다.

2018-09-11 09:16:26.582331: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
2018-09-11 09:16:27.016004: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1030] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1050 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.4175
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 4.00GiB freeMemory: 3.30GiB
2018-09-11 09:16:27.016603: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
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