笔记本显卡mx150安装tensorflow-gpu进行机器学习的方法

1.系统环境:win10(HP的笔记本,我不喜欢的牌子,以前遇到的hp本拿到手就比其他的牌子同级的慢。这个还行)
2.显卡:nvidia MX150 ,亲测支持cuda
3.python版本:3.6.8
4.cuda版本:cuda版本:cuda版本:9.0,试过了9.2版本的驱动有问题,会让显卡前面有个叹号,不能正常使用。换回9.0后就可以了。
5.cudnn版本:7.4.2 最新版的就行,下载得注册一下,稍微麻烦一点
6.tensorflow-gpu版本:tensorflow-gpu 1.12.0 可用。目前的版本是1.12。
pip3 install tensorflow-gpu
7.python创建虚拟环境安装gpu,进入目录
python -m venv ./venv
激活venv环境,执行venv/scripts/activate.bat就激活了
有个坑的地方:cuda安装以后要重新一下机器,让path变量生效。不然,下面的代码还是会报错的。
测试程序,指定了第一个GPU来做计算,如果gpu指定的不对,log会有提示。以下代码是抄的,有问题我会修改。

import tensorflow as tf

with tf.device('/GPU:0'):
a=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a')
b=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[3,2],name='b')
c=tf.matmul(a, b)

新建 session with log_device_placement 并设置为 True.

sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))

运行这个

print(sess.run(c))
8.另外一个py比较有用的是 https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c ,可以测试缺少的dll,之前装的9.2的时候,总是不能装载dll。
使用的时候要根据相应的环境,修改检测参数。例如:msvcp140.dll、cudart64_90.dll、nvcuda.dll等。

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