Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0

Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0

在Visual Studio 2019下配置CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0可以让我们在Windows平台上使用GPU加速来训练深度学习模型。本文将提供一个完整的攻略，详细讲解如何在Visual Studio 2019下配置CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0，并提供两个示例说明。

示例1：使用CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0训练MNIST模型

步骤1：安装CUDA 10.1

首先，我们需要安装CUDA 10.1。我们可以从NVIDIA官网下载CUDA 10.1安装程序，并按照提示进行安装。

步骤2：安装cuDNN

接下来，我们需要安装cuDNN。我们可以从NVIDIA官网下载cuDNN，并按照提示进行安装。

步骤3：安装TensorFlow-GPU 1.14.0

在安装完CUDA 10.1和cuDNN后，我们可以使用pip来安装TensorFlow-GPU 1.14.0。例如：

pip install tensorflow-gpu==1.14.0

步骤4：编写代码

在安装完TensorFlow-GPU 1.14.0后，我们可以编写代码来训练MNIST模型。例如：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))

# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))

在这个示例中，我们使用TensorFlow-GPU 1.14.0来训练MNIST模型。我们使用tf.placeholder()函数来定义输入数据的占位符，使用tf.Variable()函数来定义模型参数，使用tf.nn.softmax()函数来定义模型输出，使用tf.reduce_mean()函数来定义损失函数，使用tf.train.GradientDescentOptimizer()函数来定义优化器，使用tf.Session()函数来创建一个会话，并使用sess.run()方法来运行计算图。

示例2：使用CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0训练CIFAR-10模型

步骤1：安装CUDA 10.1

首先，我们需要安装CUDA 10.1。我们可以从NVIDIA官网下载CUDA 10.1安装程序，并按照提示进行安装。

步骤2：安装cuDNN

接下来，我们需要安装cuDNN。我们可以从NVIDIA官网下载cuDNN，并按照提示进行安装。

步骤3：安装TensorFlow-GPU 1.14.0

在安装完CUDA 10.1和cuDNN后，我们可以使用pip来安装TensorFlow-GPU 1.14.0。例如：

pip install tensorflow-gpu==1.14.0

步骤4：编写代码

在安装完TensorFlow-GPU 1.14.0后，我们可以编写代码来训练CIFAR-10模型。例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import urllib.request
import tarfile

# 下载数据集
url = "https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz"
filename = "cifar-10-binary.tar.gz"
if not os.path.exists(filename):
    urllib.request.urlretrieve(url, filename)

# 解压数据集
tar = tarfile.open(filename, "r:gz")
tar.extractall()
tar.close()

# 加载数据集
def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

def load_data():
    xs = []
    ys = []
    for j in range(5):
        d = unpickle('cifar-10-batches-bin/data_batch_%d' % (j + 1))
        x = d[b'data']
        y = d[b'labels']
        xs.append(x)
        ys.append(y)
    d = unpickle('cifar-10-batches-bin/test_batch')
    xs.append(d[b'data'])
    ys.append(d[b'labels'])
    x = np.concatenate(xs) / np.float32(255)
    y = np.concatenate(ys)
    y = np.array(y)
    return x, y

x_train, y_train = load_data()

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3072])
y = tf.placeholder(tf.int64, [None])
W = tf.Variable(tf.zeros([3072, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_pred = tf.matmul(x, W) + b

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y_pred, labels=y))

# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        indices = np.random.choice(x_train.shape[0], 100)
        x_batch, y_batch = x_train[indices], y_train[indices]
        sess.run(train_step, feed_dict={x: x_batch, y: y_batch})
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), y)
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_train, y: y_train}))

在这个示例中，我们使用TensorFlow-GPU 1.14.0来训练CIFAR-10模型。我们使用unpickle()函数来加载数据集，使用tf.placeholder()函数来定义输入数据的占位符，使用tf.Variable()函数来定义模型参数，使用tf.matmul()函数来定义模型输出，使用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()函数来定义损失函数，使用tf.train.GradientDescentOptimizer()函数来定义优化器，使用tf.Session()函数来创建一个会话，并使用sess.run()方法来运行计算图。

总结：

以上是Visual Studio 2019下配置CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0的完整攻略，包含了使用CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0训练MNIST模型和使用CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0训练CIFAR-10模型的示例。在配置CUDA 10.1和TensorFlow-GPU 1.14.0时，你需要安装CUDA 10.1和cuDNN，并使用pip来安装TensorFlow-GPU 1.14.0。在训练模型时，你需要加载数据集、定义模型、定义损失函数、定义优化器、创建会话，并使用sess.run()方法来运行计算图。