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tensorflow2.0 GPU安装教程(图文详细、真实有效)_安装tensorflow-gpu2.0

安装tensorflow-gpu2.0

tensorflow2.0 GPU安装教程(图文详细、真实有效)

本文详细介绍了如何一步步进行tensorflow2.0 GPU安装 (图文详细)。 首先一共需要安装两个东西:CUDA和cuDNN,如下:

一 CUDA安装

1.1. 检查显卡版本:点击英伟达显卡控制界面,查看自己的显卡型号,即支持的最高版本的CUDA,该版本以下的CUDA都可安装。
该版本以下的CUDA都可安装
1.2. 安装CUDA:
1.2.1 安装对应版本的cuda,cudnn 从这里看对应版本:对应版本
在这里插入图片描述

1.2.2 CUDA安装网址,选择一个版本安装

1.2.3 下载exe文件到本地
在这里插入图片描述
1.2.4 安装界面步骤
在这里插入图片描述

二 CUDNN下载

2.1 下载cudnn文件:CUDNN下载
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Note:如果要下载cuDNN,必须要登录NVIDIA的账户。登录完成后才能下载。没登录过的先注册
2.2 配置cudnn文件-cudnn不是应用程序,而是几个文件包,下载后将其复制到CUDA 的目录下即可。
2.2.1 将下载的文件解压后会看到以下文件
在这里插入图片描述
2.2.2 将以下文件复制到CUDA安装的该目录下。路径如下:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2
在这里插入图片描述

三 配置环境变量

3.1 添加以下环境变量
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin

在这里插入图片描述

四 tensorflow 测试

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.__version__)

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在这里插入图片描述

以上就是全部内容

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