怎么把tensorflow代码改成pytorch?Win10系统下Pytorch1.7tensorflow2.xCUDA10.1
怎么把tensorflow代码改成pytorch?Win10系统下Pytorch1.7tensorflow2.xCUDA10.1##libcopyto cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\lib\x64\cudnn.lib to C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\lib\x64 ##dllcopyto cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\bin\cudnn64_7.dll to C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\bin这样就算安装好了。然后打开系统的环境变量path路径下检查:在安装之前请先确认一下,你的电脑上有独立的N卡,没有N就不用看了!有N卡的继续往下看。首先是下载CUDA10.1与cuDNN7.6.5,这个需要到官方网站上下载相关的版本软件,下载到之后,首先安装CUDA10.1,
引言最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了,发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了,于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 cuDNN8.0.x的版本,然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息:
CUDA10.1
cuDNN7.6.5
tensorflow2.2.0
pytorch1.7
python3.6.5
VS2017
安装CUDA10.1 cuDNN与配置在安装之前请先确认一下,你的电脑上有独立的N卡,没有N就不用看了!有N卡的继续往下看。首先是下载CUDA10.1与cuDNN7.6.5,这个需要到官方网站上下载相关的版本软件,下载到之后,首先安装CUDA10.1,安装好之后,解压缩cuDNN7.6.5 然后把解压缩好的cuDNN7.6.5中的lib/x64目录与bin目录下的全部文件copy到安装好的CUDA10.1对应的目录中去,分别如下:
##libcopyto
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\lib\x64\cudnn.lib
to
C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
##dllcopyto
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\bin\cudnn64_7.dll
to
C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\bin
这样就算安装好了。然后打开系统的环境变量path路径下检查:
发现有这两个就说明路径没有问题。
安装tensorflow与pytorch并验证安装tensorflow-gpu版本的命令行如下:
pip install tensorflow-gpu==2.2.0 –i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
使用国内的镜像安装会很快安装完成。然后安装pytorch1.7的命令行如下:
pip install torch==1.7.1 cu101 torchvision==0.8.2 cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装就可以完成pytorch的安装了。
下面就是测试两个安装是否成功:
打开cmd命令行,键入python,然后分别导入tensorflow与pytorch,执行结果如下:
上图说明tensorflow pytorch cuda win10终于可以愉快的在一起了。
踩坑记录:1.cuDNN8.0.x无法适配tensorflow2.2.0 CUDA10.1的,必须是7.x才行,我重装过!
2.Import torch时候遇到下面的错误:
caffe2_detectron_ops_gpu.dll makes import torch occur OSerrorXXXX
是因为cuDNN的dll无法找到,或者无法适配,用正确版本,不行把cudnn64_7.dll拷贝到widnows的system32文件夹下肯定可以的。