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Python+OpenCV+Tensorflow之cudnn安裝-3

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發表于 2019-6-7 22:11:48 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
一、概述
安裝了Anaconda(自帶python)、Tensorflow-gpu,電腦也插了獨立顯卡GPU,但是要正式使用GPU來訓練模型,還需要安裝cudnn。

二、windows下安裝python、Tensorflow-gpu:
有的電腦CPU是ADM,不是Intel,就不能安裝Anaconda,這時只能自己安裝python、Tensorflow-gpu。
1、下載python:
python.org/downloads/windows/(復制到地址欄)下載python、Tensorflow-gpu、cuda、cudnn都特別慢,可以聯系我獲取已下載的。
下載完安裝只有一個注意事項,勾選Add Python 3.6 to PATH

安裝后路徑如下圖

2、升級pip
運行cmd,打開命令行提示符,直接輸入,不用改路徑:
python -m pip install -U pip
3、下載Tensorflow-gpu:
github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU
下載完后安裝:pip install xxx.whl
步驟2、3的示例如下圖

三、下載安裝cuda
developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
可以先查看你的GPU需要的cuda版本,cuda的版本要高于顯卡驅動所需要的版本,顯卡才會被發現,再決定下載哪個版本的tensorflow-gpu、cuda,怎么查可以百度,實在不懂就安裝最新版。

四、下載配置cudnn
developer.nvidia.com/cudnn
使用微信掃描JOIN進入下載。
下載后解壓到任意目錄,我是放在D盤的,然后將目錄添加到PATH系統環境變量里。只要下載配置,不用安裝。

五、測試
試試前面的所有安裝和配置是否正確
例程:hello_tensorflow.py
import tensorflow as tf
print('a')
hello=tf.constant('Hello tensorflow')
print('b')
with tf.Session() as sess:
    with tf.device("/gpu:0"):
        print('c')
        print(sess.run(hello))


六、安裝opencv3

Python3支持pip方式自動安裝第三方開發包,我們只要打開windows下面的命令行工具,輸入如下命令:

pip install opencv-python 安裝最新的OpenCV3.3開發包
pip install opencv-contrib-python 安裝最新的OpenCV3.3擴展
pip install matplotlib
如果你不想安裝擴展模塊,只運行第一行命令即可
安裝完后,在D:\Python\Python36\Lib\site-packages目錄下,多了opencv的東西。
如果在IDLE編輯器中輸入import cv2沒有報錯的話,就是opencv安裝成功了。

注:
相對應系列視頻教程:
OpenCV+Tensorflow入門人工智能圖像處理 復制到地址欄 fgk.pw/i/5Fttv6A2437
TensorFlow應用實踐-Python篇  獲取網址   fgk.pw/i/3fzH8E72645
Python3入門機器學習 經典算法與應用   獲取網址   fgk.pw/i/BUx3S092831
專為程序員設計的線性代數課程   獲取網址  fgk.pw/i/FN9qkEp3013

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