Эта процедура в основном соответствует Keras-TensorFlow-GPU-Windows-Installation с некоторыми настройками, чтобы заставить ее работать с последней версией tenorflow версии 1.6 и набором инструментов CUDA 9.0.
Обновленная версия для последних версий наборов инструментов доступна здесь.
Установите Anaconda 5.1.0 с python 3.6
Anaconda3–5.1.0-Windows-x86_64
Обновите Anaconda. Откройте запрос Anaconda и введите
conda update conda conda update --all
Вторая команда может вызвать ошибку
LinkError: post-link script failed for package defaults::ipykernel-4.8.2-py36_0
В этом случае выполните последовательно следующие команды:
conda update ipykernel
conda clean --all
conda update --all
Если вы выполните следующую команду в среде, вы можете получить ошибку Доступ запрещен:
conda update -n base conda #Error Messages: ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while uninstalling package 'conda-forge::conda-4.5.4-py36_0'. PermissionError(13, 'Access is denied') Attempting to roll back. Rolling back transaction: done PermissionError(13, 'Access is denied') # Solution: (1) "Run as administrator" for 'Anaconda Prompt', re-run the command outside of any environment. (2) Close current command line window, open a new one, conda should have been updated.
Установите CUDA Tookit 9.0
Перед загрузкой необходимо зарегистрироваться в программе разработчиков Nvidia.
"Загрузить и установить":
N.B. CUDA 9.1 не будет работать с tenorflow версии 1.6.0 и ниже.
cuda_9.0.176_win10_network.exe cuda_9.0.176.1_windows.exe #patch 1 cuda_9.0.176.2_windows.exe #patch 2
Загрузите Nvidia cuDNN, библиотеку примитивов с ускорением на GPU для глубоких нейронных сетей.
cudnn-9.1-windows10-x64-v7.zip
Поместите распакованную папку на диск C следующим образом:
C:\cudnn-9.1-windows10-x64-v7
Добавить cuDNN в среду PATH
Добавьте следующий путь в свой Environment. Возможны изменения в пути установки.
C:\cudnn-9.1-windows10-x64-v7\cuda\bin
Закройте все подсказки. Откройте новое приглашение Anaconda и введите следующие команды.
echo %PATH%
Вы увидите, что новый PATH окружения присутствует.
Создайте среду Anaconda с Python = 3.6
Откройте приглашение Anaconda и введите следующие команды.
conda create -n tensorflow python=3.6 numpy scipy matplotlib spyder
Активируйте среду
Откройте приглашение Anaconda и введите следующие команды.
activate tensorflow
Установить TensorFlow в Windows
Откройте приглашение Anaconda и введите следующие команды.
#Only install tensorflow for GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
Тестовый Tensorflow
#Open a new terminal if not done yet
#activate tensorflow environment first
> activate tensorflow
#run python
> python
# Try following commands in python command line tool
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Если система выдаст следующее, то вы готовы приступить к написанию программ TensorFlow:
Hello, TensorFlow!
Установить Керас
pip install keras
Измените бэкэнд на тензорный поток.
Бэкэнд по умолчанию для keras - theano, давайте изменим его на tensorflow.
set "KERAS_BACKEND=tensorflow"
python
>>> import keras
#This will tell you the backend keras is using now
or you can simple run:
python -c "import keras"
Чтобы изменить серверную часть навсегда, вам нужно изменить конфигурацию в /%USERPROFILE%/.keras/keras.json
Сначала узнайте %USERPROFILE%
в окне
echo %USERPROFILE% or you can use python as well: python >>> import os >>> print(os.path.expanduser('~')) C:\Users\your_win_user_name >>>
Найдя %USERPROFILE%
, откройте %USERPROFILE%/.keras/keras.json
и измените «backend» на «tensorflow», как показано ниже.
{ "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "image_data_format": "channels_last", "backend": "tensorflow" }
Иногда это не работает даже после того, как вы изменили файл keras.json, потому что есть переменная среды KERAS_BACKEND, для которой автоматически устанавливается значение theano при запуске.
Чтобы исправить это, найдите файл с именем« keras_activate.bat », он находится в
c:\ProgramData\Anaconda3\etc\conda\activate.d
Просто удалите файл: keras_activate.bat и снова откройте новое окно приглашения Anaconda.
Теперь он должен работать.
Убедитесь, что TensorFlow работает на графическом процессоре
Запустить
#Run this with activate tensorflow
import tensorflow as tf
# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))
Если ты видишь
Device mapping: no known devices
Значит, вы не работаете на GPU.
Убедитесь, что вы установили tenorflow-gpu вместо tensorflow.
Убедитесь, что у вас нет дополнительной копии tenorflow, установленной вне среды «tensorflow» (как указано выше).
Выполните следующую команду со средой и без нее, чтобы проверить:
python -c "import tensorflow as tf"
Инструменты для проверки оборудования
1. c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\extras\demo_suite\deviceQuery.exe 2. c:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>nvidia-smi.exe
Ошибка при импорте тензорного потока как tf
import tensorflow as tf ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
Похоже, что tensorflow 1.6.0 не работает с cuda 9.1, вместо этого мне нужно установить cuda 9.0.
Установите PyTorch (версия: 0.3.1.post2)
conda install -c peterjc123 pytorch
Установить Панды
activate tensorflow pip install pandas
Запустите Jupyter Notebook
1. use --notebook-dir to specify starting directory jupyter notebook --notebook-dir=C:\work_dir 2. If you don't see 'conda' tab and no environment choice available conda install nb_conda 3. Check if tensorflow works in jupyter notebook import tensorflow as tf
Другие пакеты, которые могут вам понадобиться
activate tensorflow
pip install h5py
conda install -c conda-forge bcolz
pip install keras-tqdm
conda install eli5
conda install shap
conda update scikit-learn #update sklearn package under conda
conda install -c conda-forge lightgbm #install lightgbm
conda install -c conda-forge opencv #cv2
Установите пакеты Python через GIT
# Example, this installs pdpbox conda install git pip pip install git+git://github.com/SauceCat/PDPbox.git
Ошибки, которые вы можете увидеть
1. Error while import keras module from keras import metrics -------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) RuntimeError: module compiled against API version 0xb but this version of numpy is 0xa Solution: This may indicate that you need update your numpy version. Goto Anaconda terminal: conda update numpy