赞
踩
系统 win10 x64
显卡 GTX 1660 Ti
CUDA 12.2
cudnn 8.9
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
Version | Python version | Compiler | Build tools | cuDNN | CUDA |
---|---|---|---|---|---|
tensorflow_gpu-2.10.0 | 3.7-3.10 | MSVC 2019 | Bazel 5.1.1 | 8.1 | 11.2 |
这里查看我系统配置
我安装 python 3.10 和 tensorflow_gpu-2.10.0
conda create -p D:\tensorEnv python=3.10
conda activate D:\tensorEnv
这里根据自己的版本安装,按照表格推荐 11.2 ,我这里是12.2
conda install cudatoolkit=12.2
这里根据自己的版本安装,按照表格推荐 8.1 ,我这里是 8.9
conda install cudnn=8.9
这里根据自己的版本安装,按照表格推荐tensorflow-gpu==2.10.0
(D:\tensorEnv) C:\Users\mingxingwang> python -m pip install tensorflow-gpu==2.10.0
import tensorflow as tf
# print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
(D:\tensorEnv) C:\Users\mingxingwang> python test-gpu.py
输出
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
参考:
适用于Microsoft窗口的 CUDA 安装指南 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/
cuDNN Archive https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
Build a TensorFlow pip package from source and install it on Windows https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。