win10下配置GPU加速的Keras框架
2017-08-23 11:15
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不久之前,开始学习深度学习,这个时候发现用CPU计算的Keras框架性能明显不够用了,但当时随便弄了一下没能成功实现GPU加速。于是后来一次重装系统,从头详细地重现这个过程。
我选用的是python3.6的64位版本。注意,在引导安装过程中,强烈建议勾选将Python加入环境变量(勾选后这段文本会变红),安装完成后,我们就能正常使用Python了,使用
如下图所示,我们只需选择CUDA下面这4项就够了(默认是全选的。。。),visual studio integration这一项没有勾选是因为我并没有使用VS环境。这一步之后,会询问这些组件的安装路径,可以直接使用C盘的默认位置,当然我自定义了一下(请记住这些安装路径,后面配置环境变量需要用到)。
安装完成之后,还需要下载cuDNN,这里需要登录并填写问卷才能下载,到下图所示的下载页面后,我选择的是图中高亮的版本(当时最新的是cuDNN6,而网上很多反应cuDNN6用不了,需要折腾一下才能用,因此,为了方便,我直接使用cuDNN5.1,不过后来cuDNN7出来了,应该可以直接使用~)。下载完成后,将这个压缩包里的所有文件放到CUDA8安装目录相应文件夹下即可。
接下来设置环境变量:
计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量:
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0(这是默认安装位置的路径,经自定义路径后,我的路径为D:\NVIDIA\CUDA Samples)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
然后:
在系统变量 PATH 的末尾添加:
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
再添加如下4条(默认安装路径):
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64;
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64;
如果你选用了自定义路径,上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径,如下为我的环境变量和PATH的配置情况:
环境变量:
PATH:
配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe:
首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的
如果以上两步都返回了
来进行安装,如果感觉下载速度过慢,可以点此链接http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/tuft5p8b/tensorflow_gpu-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载wheel文件进行离线安装。
安装完成后,进入python环境,输入:
若出现下图结果,代表已成功基于GPU运行。
最后安装keras,可以直接
Python环境搭建
要搭建Python环境,个人觉得真的没有比Anaconda安装更省心的了,而且其内部已经包含了许多常用的包,不用一个一个的安装了。我选用的是python3.6的64位版本。注意,在引导安装过程中,强烈建议勾选将Python加入环境变量(勾选后这段文本会变红),安装完成后,我们就能正常使用Python了,使用
conda list命令,可以查看当前python环境下安装的所有库(如下图)。
CUDA8安装配置
CUDA8的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项,我选择的是cuda_8.0.61_win10.exe(大小为1.3G),安装的时候建议选择 自定义 而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出,其实这里的精简写成完整应该更贴切,他会安装所有组件并覆盖现有驱动,然而我并不想安装全家桶,何况我的官方显卡驱动比他的新)。如下图所示,我们只需选择CUDA下面这4项就够了(默认是全选的。。。),visual studio integration这一项没有勾选是因为我并没有使用VS环境。这一步之后,会询问这些组件的安装路径,可以直接使用C盘的默认位置,当然我自定义了一下(请记住这些安装路径,后面配置环境变量需要用到)。
安装完成之后,还需要下载cuDNN,这里需要登录并填写问卷才能下载,到下图所示的下载页面后,我选择的是图中高亮的版本(当时最新的是cuDNN6,而网上很多反应cuDNN6用不了,需要折腾一下才能用,因此,为了方便,我直接使用cuDNN5.1,不过后来cuDNN7出来了,应该可以直接使用~)。下载完成后,将这个压缩包里的所有文件放到CUDA8安装目录相应文件夹下即可。
接下来设置环境变量:
计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量:
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0(这是默认安装位置的路径,经自定义路径后,我的路径为D:\NVIDIA\CUDA Samples)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
然后:
在系统变量 PATH 的末尾添加:
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
再添加如下4条(默认安装路径):
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\common\lib\x64;
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64;
如果你选用了自定义路径,上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径,如下为我的环境变量和PATH的配置情况:
环境变量:
PATH:
配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe:
首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的
...\extras\demo_suite,然后分别执行
bandwidthTest.exe和
deviceQuery.exe,应该得到下图:
如果以上两步都返回了
Result=PASS,那么就算成功啦。
安装TensorFlow和Keras
对于tensorflow的安装,我们可以直接按照官网的介绍使用pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
来进行安装,如果感觉下载速度过慢,可以点此链接http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/tuft5p8b/tensorflow_gpu-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载wheel文件进行离线安装。
安装完成后,进入python环境,输入:
>>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello))
若出现下图结果,代表已成功基于GPU运行。
最后安装keras,可以直接
pip install keras,它会自动附带安装所需的其他库和Theano,需要注意的是,此时Keras会自动选用TensorFlow作为其后端,而TensorFlow则会在有可用GPU时自动调用GPU运行。至此,整个配置就算完成啦~
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