Установка Tensorflow + Python на Windows.

Развитие машинного обучения неизбежно приводит к появления удобных инструментов для повышения качества работы. Одним из таких инструментов стал фреймворк  Tensorflow. Сегодня мы разберемся как установить данный фреймворк, если базовой системой является Windows 10, а работать он должен с вашей видеокартой Nvidia(для примера GTX 1060).

1. Исследование зависимостей.

В данный момент на вашей машине установлена ОС Windows 10, которая уже видит вашу видеокарту. Теперь надо выяснить какие обязательные компоненты для работы с Tensorflow нам необходимы. Для этого заходим на на официальный сайт https://www.tensorflow.org/install/source_windows и в самом низу страницы видим таблицу совместимостей. Нас интересует таблица для версии GPU. Выбираем интересующую нас версию Tensorflow, для примера 1.13.0. Теперь можно определить необходимый набор компонент для установки:

Python 3.5 – 3.7 (установим 3.6).

Tensorflow 1.13.0.

cuDNN 7.4.

—  CUDA 10

2. Загрузка дистрибутивов.

 

Чтобы скачать python 3.6 перейдем на официальный сайт и выберем версию доступную для скачивания в виде инсталлятора под windows. Переходим на https://www.python.org/downloads/release/python-368/ и выбираем «Windows x86-64 executable installer»(Рисунок 1).

Без имени-2

Рисунок 1 — Страница загрузки инсталлятора Python 3.6.

Для загрузки cuDNN переходим на https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive и скачиваем соответствующую версию(Рисунок 2).

Без имени-4

Рисунок 2 — Страница загрузки библиотеки cuDNN 7.4.

CUDA 10 загружаем там же с официального сайта https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal выбрав интересующую нас ОС и версию(Рисунок 3).

Без имени-6

Рисунок 3 — Страница загрузки CUDA 10.

Tensorflow мы загрузим после установки Python.

3. Установка Python.

 

Запускаем дистрибутив и выбираем кастомную инсталляцию(Рисунок 4).

Без имени-13

Рисунок 4 — Выбор режима установки Python 3.6.

В следующем окне нужно проставить все галочки и нажать кнопку NEXT(Рисунок 5).

Без имени-14

Рисунок 5 — Параметры установки Python 3.6.

На последней странице отметьте все галочки как на рисунке 6 и жмите Install.

Без имени-15

Рисунок 6 — Расширенные параметры установки Python 3.6.

Дождитесь завершения установки. После чего откройте командную строку и введите в неq «python». Если вы увидите в выводе версию вашего python, значит установка прошла успешно.

 

4. Установка CUDA

 

Запустите дистрибутив и перейдите к выборочной установке. В первом окне снимите все галочки кроме раздела «CUDA»(Рисунок 7).

Без имени-19

Рисунок 7 — Параметры установки CUDA 10.

Нажмите далее и на следующей странице оставьте все пути по умолчанию. Дождитесь завершения установки.

5. Распаковка cuDNN.

Распакуйте архив cuDNN в удобное место и внести в переменную PATH путь до папки bin с библиотекой cudnn64_7.dll.

6. Установка Tensorflow.

В командной строке введите

pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.13.2

Начнется установка Tensorflow. По завершению в командной строке введите

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

 

Если команда выполнилась без ошибок, значит Tensorflow установлен правильно и готов к работе.

Возможные проблемы

Проблемы могут быть связаны в первую очередь с тем, что не все библиотеки видны. Убедитесь что в переменной среды PATH прописаны пути до скриптов и исполняемого файла Python «<ваш путь>\Python\Python36\Scripts\» и «<ваш путь>\Python\Python36\«. Прописан путь до папки из пакета cuDNN «<ваш путь>\cuda\bin». Прописаны пути до набора инструментов CUDA «<ваш путь>\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin» и «<ваш путь>\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp». Так же работоспособность может быть нарушена, если отсутствует соответствующий распространяемый пакет visual C++ для Visual Studio(в нашем случае 2015).

Please follow and like us: