TEnsorflow + pytorch con GPU en anaconda

 

INSTALACIÓN TENSORFLOW CON GPU FÁCIL Y RÁPIDO

1. Identificar tarjeta gráfica e instalar drivers (opcional)

https://la.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=la

2. Instalar anaconda o miniconda (cualquier version

https://www.anaconda.com/products/individual

3. Preparación del entorno con GPU (instalando tensorflow, keras y pytroch), en el prompt de anaconda

$ conda update --all

$ python -m pip install --upgrade pip

$ conda update pip

$ conda create -n entornoGPU anaconda python=3.7.7

$ conda activate entornoGPU

$ conda install ipykernel

$ python -m ipykernel install --user --name entornoGPU --display-name "entornoGPU"

$ conda install tensorflow-gpu==2.1.0 cudatoolkit=10.1

$ pip install tensorflow==2.1.0

$ pip install jupyter

$ pip install keras==2.3.1

$ pip install numpy scipy Pillow cython matplotlib scikit-image opencv-python h5py imgaug IPython[all]

$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4. Probar versión y gpu

$python

$import tensorflow as tf

$tf.__version__

$tf.test.gpu_device_name()

6. Probar en un ipynb

prueba de GPU y cpu

6. Probar entrenamiento

Ejecutar archivo MNISTEjmGPU.ipyng

abrimos el prompt y

d:

cd AI\proyecto0

conda activate entornoGPU

jupyter notebook

finalmente abrir el MNISTEjmGPU.ipyng y verificar el kernel