win10下tensorflow庫gpu運行環境配置實操


近日,在github上閑逛時發現了一個非常有趣的一個實驗,地址如下DeepLearningFlappyBird,見文知意,使用強化學習來教會鳥兒如何通關盡可能多的關卡。

當然,既然是游戲那還是跑起來看一下直觀。所以,把代碼clone下來后便開啟了如下的摸索之旅。

TensorFlow

對於window系統,TensorFlow目前支持Python3.5版本,因此裝好Anaconda后安裝支持GPU的TensorFlow:

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

NVIDIA顯卡驅動

這里寫圖片描述

這一步還是比較重要的,即把顯卡驅動更新到最新狀態,下載地址,需要根據顯卡類型和操作系統來選擇合適的顯卡驅動。

CUDA套件

這里寫圖片描述

下載地址,如上,還是需要根據操作系統類型合版本選擇合適的程序。

cuDNN驅動

下載截圖

下載地址

安裝

在顯卡驅動和CUDA套件安裝好后,把cuDNN壓縮文件解壓

這里寫圖片描述

然后把bin文件夾下的cudnn64_5.dll文件復制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\文件夾下(如果安裝路徑不一致,請自行修改),前提是path環境變量中添加的確實是這個。

測試

至此,安裝結束。TensorFlow默認在GPU上運行。把clone下來的代碼載入運行一下:

下圖是控制台的輸出,可以看出確實是GPU在工作。

這里寫圖片描述

下圖是訓練過程,隨着迭代次數的增加,鳥兒通關的次數逐步增加。

這里寫圖片描述


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