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[Python知识库]在keras中使用gpu加速训练模型;安装cuda;cudnn;cudnn_cnn_infer64_8.dll 不在path中;device_lib.list_local_devices无gpu;挂掉 |
在keras中使用gpu加速训练模型,如何安装cuda,cudnn,解决cudnn_cnn_infer64_8.dll 不在path中,解决device_lib.list_local_devices()中无gpu,解决jupyter使用gpu训练总是挂掉的等问题全网最全!!!亲自踩坑首先打开任务管理器,查看自己电脑是否存在gpu
1、安装tensorflow-gpu
注意,以前安装的tensorflow默认是cpu版的,所以我们下载这个是gpu版的,注意版本得和tensorflow一致(网上说要在tensorflow安装之后安装tensorflow-gpu) 2、安装keras (先安装keras的话,安装tensorflow会把karas安装到一致的版本)3、安装CUDA首先在命令行输入 NVIDIA-smi,查看自己的gpu,驱动版本,CUDA版本 打开网址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载这个东西,然后双击下载好的东西 4、安装cudnn
比如我下载的就是这个 将下载好的压缩包解压,然后只需要把下载后的压缩文件解压缩,分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5对应的include、lib、bin目录下即可。 5、添加环境变量
6、测试代码首先用以下代码,查看自己的设备信息
如果弄好之后运行jupyter文件,每次都挂掉了,打开jupyter的命令行窗口查看,是否存在 如果添加了还是这种情况,那么就是电脑中没有zlibwapi.dll文件。 点击安装这个,解压下载的压缩包,打开dll_x64文件夹 复制这个dll文件,将它复制到C:\Windows\System32目录下,重新启动jupyter,发现已经可以运行了
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