联想笔记本Y7000P安装nvidia,cuda,tensorflow,pytorch
Y7000P电脑环境
i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新。(截止时间点2019年3月1日)
python3.5
安装GeForce Experience
到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框。安装完成后需要重启电脑,重启过后experience还会继续弹出来自动安装一些东西,等它安装结束即可。
安装cuda8.0
到https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载cuda8.0,版本是CUDA Toolkit 8.0 GA2 (Feb 2017)。
直接点击安装,会有个警告,忽略,继续安装。
在cmd命令行中输入nvcc -V查看是否安装成功。
安装cudnnv5.1
到https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载对应版本的cudnn,我的是cudnn5.1,千万别下载新版本,因为后面装tensorflow1.0的时候会包找不到cudnn的错误。(为什么装tensorflow1.0.0,而不是更高版本?因为更高版本直接报错有问题,很烦,也没有找到好的解决方法,就装了比较好的版本)。
cudnn下载完成后直接解压,然后到你cuda的安装路径下,我的cuda路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA,将解压出来的bin中文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin中,include文件放到cuda的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include中,lib文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
安装tensorflow1.0.0
tensorflow的版本为tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl,下载地址为https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.0.0/#files
下载完成后,在cmd命令行使用
pip install tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
安装更高版本会直接报错,具体还没有找到解决方法,有兄台知道,请告诉一下,谢谢!
安装pytorch
直接到pytorch官网寻找安装命令。
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip install torchvision
有可能你安装pytorch的时候会很慢,那么久直接到迅雷或者浏览器粘贴下载地址https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl,下载完成后再安装即可。
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作者:mjiansun
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/88052107
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