Python深度学习框架部署：采用 cuda10 + cuDNN 加速的 tensorflow 2.0 和 Pytorch 1.2

发表于

首先，感谢社区里的雪麒大佬的tf.wiki项目，真的省得我一遍一遍地解释了，

不愿意看文档的小混蛋们就去看大佬的这篇文章，我这篇就来说说在windows下部署的坑。

一如既往，先从TL;DR开始。

0x00 TL;DR

  1. 一如既往，推荐使用MiniConda + VS Code + conda env的方式在windows下部署。
  2. 如果是N卡(MX150)用户，推荐用conda安装cudatoolkit和cudnn，剩下安装vs-buildtool和手装cuda的麻烦…
  3. pytorch推荐直接官方通道(清华源有镜像)。
  4. tensorflow-gpu用pip安装就行，注意cuda版本。
  5. 不要在键盘边的时候吃东西…特别是有渣子的…清理贼费事。

0x01 安装 Conda && 创建虚拟环境

  1. 首先，下载Miniconda，windows10 x64 , x86

  2. 先打开Anaconda Prompt

20191013204545.png

Miniconda 安装完成后要把镜像换为国内源，

conda源需要这样操作：

先执行 conda config –set show_channel_urls yes 生成.condarc。

用记事本打开.condarc(在“C:\Users\用户名”里)，修改为以下内容：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

pip源如下操作：

运行 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  1. 使用 Miniconda 自带的 conda 包管理器建立一个 Conda 虚拟环境，并进入该虚拟环境。

在Anaconda Prompt下输入：

1
2
conda create --name tensor python=3.7   # “tensor”是你建立的Conda虚拟环境[tensorflow框架]的名字
conda create --name fastai python=3.7   # “fastai”是你建立的Conda虚拟环境[pytorch]的名字

0x02 tensorflow-gpu 2.0 安装

  1. 首先，conda activate tensor 进入 tensor 虚拟环境
  2. 输入 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn numba 确认即可
  3. 安装完成之后，pip install tensorflow即可
  4. conda deactivate 退出虚拟环境即可

完成验证：
20191013205928.png

0x03 pytorch 1.2 安装

  1. 首先，conda activate fastai 进入 pytorch 虚拟环境
  2. 输入 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn numba 确认
  3. conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
  4. conda install -c pytorch -c fastai fastai

完成效果：
20191013205619.png

0x04 vs code + jupyter notebook 安装 && 踩坑

vs code 配合 我已经在讲wsl里讲过了，主要讲协同jupyter notebook。

20191013210448.png

先安装此插件，会自动安装Python扩展。

安装完成后分别进入虚拟环境安装jupyter(pip install jupyter)

安装后启动发现jupyter notebook无法运行.ipynb

（报错：import win32api ImportError: DLL load failed: The specified path is invalid.）

问题出在pywin32这个包版本上，替换问早期版本即可（pip install pywin32==223）

20191013211707.png

开心的享受学习(划掉)炼丹之旅吧