Python – Win 10 更新 / 建立環境 TensorFlow 2.0 GPU 、CUDA、cuDNN以及Spyder4

於 12 月 11, 2019
Programming, Python

本文發表時間：2019/12/11 下午兩點

記住，一定要看最新的教學文，那種幾個月的都不要看了。

今早只是想把Spyder更新到有內建暗黑主題的4.0.0 正式版本，怎麼知道一不小心環境就毀了，連TensorFlow-GPU版本都賠進去。既然踩了坑，那就趕緊把這個坑給填了吧。

直接上步驟！！(對了我的Python版本是3.6，3.7坑很多暫時不敢升上去)：

Step 1、打開Anaconda Prompt 進到你想更改的環境裡。(這句話要是看不懂，不用繼續往下看了。)

Step 2、更新conda ：conda update conda

Step 3、更新Anaconda ：conda update anaconda

Step 4、更新Spyder ：conda update spyder

基本上到這邊，Spyder就會更新成新版有內建暗黑主題的，但是你可能會發現自己的TensorFlow變成跑CPU版，速度差了十幾倍。

Step 5、打開命令提示字元(cmd)

Step 6、安裝TensorFlow2.0：pip install tensorflow-gpu

Step 7、安裝 CUDA以及cuDNN： conda install cudnn=7.6 cudatoolkit=10.0

一定要這個版本，因為目前TensorFlow2.0還不支援最新CUDA10.1。

Step 8、修改gast版本：pip install gast==0.2.2

因為gast最新版本有Bug，所以請安裝這個特定版本。

基本上到這邊應該坑都填平了，如果你的GPU驅動程式有記得更新的話：）

最後附上幾個程式碼讓你可以快速驗證自己是不是真的安裝好TensorFlow2.0並成功調用GPU：

第一個是檢查有沒有抓到GPU，這個要可以正確執行才對，最下面會顯示你的GPU型號。

      
        #%% GPU Device Detection 
      
        from tensorflow.python.client import device_lib
      
        print(device_lib.list_local_devices())

view raw GPU_Detection.py hosted with ❤ by GitHub

第二個是短小精幹的神經網路訓練範例：

      
        from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
      
        # TensorFlow and tf.keras
      
        import tensorflow as tf
      
        from tensorflow import keras
      
        # import matplotlib.pyplot as plt
      
        print(tf.__version__)
      
        fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
      
        (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
      
        train_images = train_images / 255.0
      
        test_images = test_images / 255.0
      
        model = keras.Sequential([
      
            keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
      
            keras.layers.Dense(128, activation=‘relu’),
      
            keras.layers.Dense(10, activation=‘softmax’)
      
        ])
      
        model.compile(optimizer=‘adam’,
      
                      loss=‘sparse_categorical_crossentropy’,
      
                      metrics=[‘accuracy’])
      
        model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
      
        test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
      
        print(‘\nTest accuracy:’, test_acc)

view raw tf2_test.py hosted with ❤ by GitHub

跑成功的話會出現本教學文一開始的那張圖。

這次圖不多，因為我覺得直接給指令比較重要。

再多提一點，由於TensorFlow2.0把Keras也包進去了，所以原本使用Keras的程式碼要改一下，改動也不大：

import keras → from tensorflow import keras

from keras.xxx import xxx → from tensorflow.keras.xxx import xxx

有遇到問題的就留言吧，看到就會回覆的。

感謝以下大德提供相關解法：

在Win10上安裝CUDA Toolkit、CUDNN、Tensorflow-gpu(最新tf2.0、tf1.14~1.13及1.12以下共存)的安裝經驗分享

Anaconda + TensorFlow 2.0 GPU安装

Module ‘gast’ has no attribute ‘Num’