Application mobile: Installation de CUDA, cuDNN et Tensorflow sur Windows 10

Comment installer CUDA Toolkit, cuDNN et Tensorflow sur Windows 10.

Rédigé pour la première fois le 21 juin 2020.

2020. 8. 8 Méthode de vérification de la version de la boîte à outils CUDA modifiée

2021. 1. 11

Comment installer CUDA Toolkit 11.0 cuDNN 8 Tensorflow sur Windows 10
https://webnautes.tistory.com/1454

Comment installer CUDA 11.0, cuDNN8 et Tensorflow sur Windows 10.
Lorsque j’ai installé Tensorflow GPU version 2.4.0, il est passé à l’utilisation de CUDA 11, alors je l’ai essayé.

1. Vérifiez la version prise en charge par votre carte graphique NVIDIA à partir du lien suivant.

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications

J’utilise une GTX 1660 Ti, donc sa capacité de calcul est de 7.5.

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2. En vérifiant à nouveau le lien mentionné ci-dessus, si vous disposez de la capacité de calcul 7.5, vous pouvez utiliser CUDA SDK 10.0~10.2 ou CUDA SDK 11.0.

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3. CUDA Toolkit 11.0 n’est pas encore la version officielle, j’ai donc téléchargé la mise à jour CUDA Toolkit 10.12.

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

Au moment de la rédaction de cet article, la version 10.2 n’était pas reconnue par TensorFlow et l’erreur suivante s’est produite.

>>> importer tensorflow en tant que tf

2020-06-21 20:42:02.785582: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]Impossible de charger la bibliothèque dynamique ‘cudart64_101.dll’ ; dlerror: cudart64_101.dll introuvable

2020-06-21 20:42:02.785700: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29]Ignorez ci-dessus cudart dlerror si vous n’avez pas de GPU configuré sur votre machine.

4. Vous pouvez télécharger cuDNN à partir du lien suivant. Vous devez vous connecter pour télécharger.

https://developer.nvidia.com/cudnn

Téléchargez simplement cuDNN 7.6.5 à partir de CUDA 10.1.

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5. Installez d’abord la boîte à outils CUDA. Il sera installé dans :

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1

Décompressez cuDNN et copiez-le dans le chemin où CUDA Tookit est installé pour terminer l’installation.

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6. Vous pouvez vérifier les informations de version de CUDA Toolkit installé, les informations de version du pilote de carte graphique et la taille de la mémoire de la carte graphique avec les deux commandes suivantes.

nvcc –version

nvidia-smi

La version CUDA vérifiée dans nvidia-smi est la version CUDA maximale prise en charge par la carte graphique.

La version CUDA réellement installée est la version vérifiée par nvcc –version.

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7. Téléchargez et installez Python à partir de l’adresse suivante :

Vous devez télécharger une version comprise entre 3.6 et 3.7, qui est la version prise en charge par Tensorflow.

https://www.python.org/downloads/windows/

Cochez Ajouter Python 3.7 à PATH et procédez à l’installation.

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8. À l’invite de commande, installez la dernière version de Tensorflow GPU avec la commande suivante :

Au moment de la rédaction, la dernière version est Tensorflow 2.2.0.

pip installer tensorflow-gpu

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9. Chargez le module TensorFlow pour vous assurer qu’il n’y a aucun problème.

Si vous exécutez import tensorflow en tant que tf pour charger le module tensorflow sans aucun problème, vous verrez le message suivant :

Bibliothèque dynamique ouverte avec succès cudart64_101.dll

Vérifiez également que la version TensorFlow installée est sortie en exécutant tf.__version__.

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Si l’erreur suivante se produit…

>>> importer tensorflow en tant que tf

……

ImportError : échec du chargement de la DLL : le module spécifié est introuvable.

Il est résolu en téléchargeant et en installant vc_redist.x64.exe à partir de l’adresse suivante.

https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

10. Vérifiez si TensorFlow peut utiliser le GPU dans l’interpréteur Python.

>>> importer tensorflow en tant que tf

>>> tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)

2020-06-21 21:10:56.424727: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1561]Appareil trouvé 0 avec les propriétés :

pciBusID : 0000:01:00.0 nom : GeForce GTX 1660 Ti ComputeCapability : 7.5

coreClock : 1,59 GHz coreCount : 24 deviceMemorySize : 6,00 Gio deviceMemoryBandwidth : 268,26 Gio/s

2020-06-21 21:10:56.425117: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]Bibliothèque dynamique ouverte avec succès cudart64_101.dll

2020-06-21 21:10:56.425639: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]Bibliothèque dynamique ouverte avec succès cublas64_10.dll

2020-06-21 21:10:56.426130: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]Bibliothèque dynamique ouverte avec succès cufft64_10.dll

2020-06-21 21:10:56.426738: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]Bibliothèque dynamique curand64_10.dll ouverte avec succès

2020-06-21 21:10:56.427284: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]Bibliothèque dynamique ouverte avec succès cusolver64_10.dll

2020-06-21 21:10:56.427833: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]Bibliothèque dynamique ouverte avec succès cusparse64_10.dll

2020-06-21 21:10:56.428379: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]Bibliothèque dynamique ouverte avec succès cudnn64_7.dll

2020-06-21 21:10:56.429734: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1703]Ajout de périphériques GPU visibles : 0

[PhysicalDevice(name=’/physical_device:GPU:0′, device_type=’GPU’)]

11. Il est recommandé d’utiliser Visual Studio Code ou Sublime Text 3 comme éditeur à utiliser lors de l’écriture de code Python.

Créer un environnement de programmation Python à l’aide de Visual Studio Code

https://webnautes.tistory.com/1369

Programmation Python avec Sublime Text 3

https://webnautes.tistory.com/454


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