英伟达3060Ti安装GPU版本TensorFlow2.X

2024-04-12 22:00:48

查看Python与TensorFlow对应版本

安装GPU版本的TensorFlow的时候，我们需要考虑的一个问题是Python版本与TensorFlow版本的对应关系，可以参考下面这个链接：
Python对应TensorFlow

CPU版本

GPU版本

查看显卡驱动对应的CUDA版本并且下载安装

打开NVIDIA控制面板：鼠标在桌面右键单击=>NVIDIA控制面板

我这里显示的驱动程序版本为：472.39
电脑系统自动预装的CUDA版本是：11.4
可以到官网查看这个驱动对应的CUDA版本：官方链接

在终端中输入：nvidia-smi
注意！！！这是查看驱动最高支持到的版本，并不是已经安装好的驱动版本

安装CUDA

去官网下载对应显卡cuda版本（官网下载较慢），我这里用的是cuda11.2的版本
一直点击下一步默认安装即可

安装CUDAnn（其实没有真正安装）

去官网下载对应的版本，我这里用的是CUDAnn8.1.1的版本

加压后进入文件夹复制下面三个文件夹

打开我的电脑，进入C盘找到这个路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2
将前面cudann/cuda文件夹中的复制的三个文件粘贴至这个路径下。

紧接着进入bin这个文件夹，并在这个路径下打开Windows终端 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin
输入命令:nvcc -V
即可查看驱动是否安装成功！！

创建Python虚拟环境

在安装完成CUDA和CUDAnn之后
关于如何利用Anaconda创建python虚拟环境可惨参考：Anaconda创建虚拟环境

conda create -n tf25gpu_py38 python=3.8.12

安装TensorFlow的GPU版本

pip install tensorflow-gpu==2.5.0

安装完成后在终端中进入python环境
测试以下代码：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.__version__)

在jupyter notebook中使用GPU版本的TensorFlow

在Anaconda Prompt（Anaconda3）中安装以下两个包：

conda install jupyter

conda install ipykernel

安装完毕之后，在windows开始中搜索Anaconda

进入Jupyter Notebook中新建文件测试一下：

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