tensorflow及pycharm下载安装链接1:

TensorFlow2安装(超详细步骤-人工智能实践)_不唐_tensorflow2安装

Part1:安装过程(anaconda 3  pyhton 3.7   tensorflow 2.1 tensorflow-gpu 2.1 )

本文更加偏重pycharm里面配置tensorflow后续操作:

1.1 修改测试例子

上述文章最后给的测试例子:

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_CUDA

运行之后,出现报错,根据提示进行修改: 

 

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_pycharm_02

 修改后的代码:


import tensorflow as tf

tensorflow_version = tf.__version__
#gpu_avilable = tf.test.is_gpu_available()
gpu_avilable=tf.config.list_physical_devices('GPU')

print("tensorflow version: ", tensorflow_version,"\tGPU aviable:", gpu_avilable)

a = tf.constant([1.0,2.0], name = 'a')
b = tf.constant([1.0,2.0], name = 'b')
result = tf.add(a,b,name='add')
print(result)


可以正常输出

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_深度学习_03

 

1.2解决问题:CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_pycharm_04

 经过网上查询和挑选得到一些帮助,附上链接结合自身情况进行选择调试:

1.2.1  查看 版本是否支持

链接2:它提供了CUDA版本需要的电脑Win驱动的支持,例如CUDA 10.1需要>=418.96

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version - MSTK

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_深度学习_05

然后我查看自己的版本发现,产生以下过程:

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_CUDA_06

 查看文件路径:

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_深度学习_07

 

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_pycharm_08

 成功进入后发现自己的版本376.54 不符合要求,然后进行版本升级:

1.2.3 升级驱动(按需参考)

链接3,提供Driver 驱动升级(如果链接2可以解决您的问题则可省略1.2.3):

报错 CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 解决方法_Winifred

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_pycharm_09

 版本升级过程:

点击链接3提供的地址:

 链接3:Nvidia官网:NVIDIA 驱动程序下载

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_CUDA_10

 需要根据自己的电脑来进行选择,查看自己电脑的相关过程如下:

按下win+i进入Windows设置,搜索设备管理器:

 

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_ci_11

 

找到显示适配器,点击属性

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_tensorflow_12

 查看对比信息(如果提供的默认参数不符,进行以下调整)

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_CUDA_13

GeForce   720

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_ci_14

 返回网页选择:

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_CUDA_15

 然后进行下载

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_深度学习_16

 

 选择路径,我此处选择了默认

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_深度学习_17

选择精简

 

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_tensorflow_18

然后重新启动计算机,安装结束

 

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_ci_19

后续在安装打开后发现需要注册,一度想放弃,发现可能没用安装这个,折腾老半天

 后续发现真的升级驱动驱动了,在加上中间的参杂,我也不确定,升级驱动这一步骤是否真的必

要  ,所以你们按需参考

 最后驱动升级成功(也是在后续gpu安装成功后发现驱动升级成功)

驱动升级前:

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_pycharm_08

 驱动升级后(多了CUDA Version,是因为我安装了gpu):

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_pycharm_21

 

 1.3  安装tensorflow-gpu(注意与自己的tensorflow版本一致)

查看pip list(注意是在自己的创建环境中并且激活,激活状态例如,(tensorflow)C:XXX):

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_tensorflow_22

 

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_深度学习_23

可以看到我自己的版本是tensorflow 2.1.0 ,同时也发现自己缺少tensorflow-gpu,接下来进行安装,值得注意,安装的tensorflow-gpu 与自己的tensorflow版本一致,例如我的都选择2.1.0:

pip install tensorflow-gpu==2.1.0

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_tensorflow_24

 然后进行测试:

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_CUDA_25

pycharm也可以正常输出,没有报错

使用tensorflow 下载 movielens tensorflow下载安装_ci_26

 

 Part2:提供其他工具

解决问题:Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘; dlerror: cudart64_110.dll not found Ignore above

由于我自己按照链接4已经解决这个问题了,但是没有记录,不过按照以上Part1的安装应该不会出现64_110.dll找不到的问题吧,如果还出现,就参考链接4,如果还有问题,评论区交流。

链接4:

Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘; dlerror: cudart64_110.dll not found Ignore above_ZSYL

最后陈述:网络资源广而大,优点是提供了路径,缺点是信息推荐的不精,进而需要有人做进一步的资源整合。