Tensorflow2.5.0-GPU

前言
一、背景
二、安装
- 1.确定要安装的tensorflow、cnda及cudnn版本
- 2.下载安装cuda
- 3.下载cudnn
- 4.创建conda中tensorflow的虚拟环境
- 5.激活环境
- 6.安装tensorflow
三、测试
总结

前言

开始学习Deep Learning，课上使用的是Colab，国内使用略有不便，恰好多年的老本还有个Gtx950m，刚好适合入门。

一、背景

win10，Anaconda3，Python3.8.8。

二、安装

1.确定要安装的tensorflow、cnda及cudnn版本

桌面鼠标右键 - NAVIDIA控制面板 - 帮助 - 系统信息 - 组件
查看本机可搭载的cuda版本：

在Tensorflow社区-Windows环境安装中可根据python查找其它对应版本。

本文选择的是python3.8、tensorflow-gpu2.5.0、cuda11.2、cudnn8.1。

2.下载安装cuda

官网下载：NAVIDIA-CUDA Toolkit Archive

下载好后双击打开，选择安装位置，全部默认即可，其中安装选项选自定义，安装过程没有截图，从其他博主那里找了一张。

下一步直至安装完成。

3.下载cudnn

官网下载：NAVIDIA-cuDNN Archive
注：需要使用邮箱注册账户，并加入NVIDIA DEVELOPER PROGRAM。
也可搜一搜其他已下载的资源。

压缩包下载完成后解压，将包内所有文件复制到上一步安装好的cuda对应文件夹中：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

注：粘贴文件夹过程中可能出现需要管理员权限，可打开文件夹，仅复制内部文件粘贴到cuda对应位置。
安装配置好后，可查看电脑环境变量，检查是否已自动添加cuda路径：右击‘我的电脑’ - 属性 - 关于 - 相关设置 - 高级系统设置 - 环境变量。

4.创建conda中tensorflow的虚拟环境

打开Anaconda Prompt，输入：

conda create -n tensorflow_gpu python=3.8

注：需要限定python版本

5.激活环境

6.安装tensorflow

输入：

pip install tensorflow-gpu==2.5.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple

注：在刚激活的tensorflow环境下。
安装完成后可查看pip列表确认：

pip list

后续使用可在环境中安装jupyter notebook：

conda install jupyter

三、测试

tensorflow环境下切换至python下：

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

无报错，输出结果为True，成功！

总结

理清头绪，一点也不难!

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