tensorflow1.3以后的gpu安装cudnn

在TensorFlow深度学习框架中，GPU支持是提升计算性能的关键，特别是在处理大规模数据和复杂的神经网络模型时。本文将详细讲解如何在TensorFlow 1.3版本及其之后的版本中，针对Windows 7 64位系统安装CUDNN v6.0，以充分利用NVIDIA GPU的计算能力。 理解CUDNN是什么至关重要。CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由NVIDIA开发的一套用于加速深度神经网络(DNN)训练和推理的库。它构建在CUDA编程模型之上，能够充分利用GPU的并行计算能力，极大地提高了计算效率。CUDNN v6.0是针对TensorFlow 1.3等早期版本优化的一个版本，包含了许多关键优化和新特性。 安装CUDNN前，确保你已经安装了NVIDIA的CUDA Toolkit。CUDA Toolkit提供了开发CUDA程序所需的库、驱动程序和工具。对于TensorFlow 1.3，你需要的是与之兼容的CUDA版本，可能是CUDA 8.0。安装CUDA Toolkit后，你才能继续安装CUDNN。 1. **下载CUDNN**：访问NVIDIA官方网站，找到对应版本的CUDNN下载页面。对于本例，你需要下载"**cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0**"这个文件。这是一个包含了头文件、库文件和可执行文件的压缩包。 2. **解压CUDNN**：下载完成后，解压文件到一个合适的位置，例如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0`。确保路径与你的CUDA Toolkit安装路径一致。 3. **复制库文件**：解压后的文件中，有三个重要的文件夹：`bin`、`include`和`lib`。你需要将这三个文件夹下的内容分别复制到CUDA Toolkit的相应目录下。具体来说： - 将`bin`文件夹中的`.dll`文件复制到`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin` - 将`include`文件夹中的头文件复制到`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include` - 将`lib`文件夹中的`.lib`文件复制到`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64` 4. **配置环境变量**：为了使得系统能够正确识别CUDNN库，你需要更新系统的环境变量。打开“系统属性”->“高级”->“环境变量”，在系统变量中找到`Path`，点击“编辑”，然后添加以下路径： - `%CUDA_PATH%\bin` - `%CUDA_PATH%\lib\x64` 5. **验证安装**：安装完成后，重启你的命令行工具，并运行以下命令来检查CUDNN是否安装成功： ```bash nvcc --version ``` 确保显示的CUDA版本与你的安装相符。接着，可以编写一个简单的TensorFlow程序，运行时会自动检测并使用GPU： ```python import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) print(sess.list_devices()) ``` 如果输出中包含GPU设备，那么恭喜你，CUDNN已经成功安装并且可以被TensorFlow使用了。 6. **注意事项**：确保你的NVIDIA显卡驱动是最新的，这有助于提高稳定性和性能。同时，安装过程中要确保关闭所有可能正在使用GPU的应用程序，以避免权限冲突。 安装TensorFlow 1.3版本后的GPU版CUDNN涉及下载、解压、复制文件和配置环境变量等多个步骤。遵循上述指南，你将能够在Windows 7 64位系统上成功设置好CUDNN v6.0，从而利用GPU加速你的深度学习任务。