【Tensorflow】GPU版本的tensorflow的系统环境配置要求_tensorflow显卡最低要求

GPU版本的tensorflow安装前需要清楚的系统环境配置要求：GPU、GPU驱动、CUDA、cuDNN

tensorflow的github发布源：Releases · tensorflow/tensorflow · GitHub

tensorflow中文网：GPU 支持  |  TensorFlow

tensorflow-gpu的清华源：Links for tensorflow-gpu

不同TensorFlow版本对应的 CUDA 和 cuDNN 版本

在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow

（在该网页下拉到底，可以看到gpu版本对应的cuda版本和cudnn版本）

博主在清华源下载了tensorflow_gpu-2.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl，

经过测试，在cuda_11.0.2_451.48_win10和cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39可以成功运行tensorflow和tf.keras

试过cudnn 8.0.4版本，在训练模型的时候可能会出现以下报错：

Failed to get convolution algorithm，This is probably because cuDNN failed to initialize.

在网上搜到方法都是说是资源限制、内存分配的问题，但是试过代码都不能解决，后来换了cudnn8.0.5问题就解决了！

接下来就根据要求选择GPU、GPU驱动、CUDA、cuDNN

写在最前，博主整理的一些cuda和cudnn

链接：https://pan.baidu.com/s/1qneu4fhak2rAPabykH5ZqQ 
提取码：g75t 
 

支持CUDA的显卡及其计算能力

（博主的显卡是 GeForce GTX 1080Ti 11G，对应的计算能力是6.1）

 

CUDA GPU | NVIDIA Developer

GPU驱动下载

Advanced Driver Search | NVIDIA

记得一定要下载standard版本的gpu驱动，不然会出现以下报错：

CUDA下载

CUDA Toolkit 11.4 Downloads | NVIDIA Developer

cudnn下载

cuDNN Archive | NVIDIA Developer（需要注册账号）

在下载cuda和cudnn的时候，如果网络一直会不稳定中断下载或者要重新下载，请用复制下载链接用迅雷下载会比较高效一点！

安装和配置软件的系统环境详见我的另外两篇博文：

【软件安装】win7安装tensorflow（GPU版）及环境变量设置

【软件安装】win10装anaconda3-4.2.0、python3.5、opencv3.0和tensorflow1.2（gpu）

【软件安装】CUDA安装失败+win10+VS2015+CUDA8.0+CUDAVisualStudioIntegration找不到+Visual Studio Intergration安装失败

配置CUDA的系统环境

CUDA_PATH_V11_0=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0

%CUDA_PATH_V11_0%\lib\x64;

%CUDA_PATH_V11_0%\extras\CUPTI\lib64;

%CUDA_PATH_V11_0%\bin;

%CUDA_PATH_V11_0%\libnvvp;

配置anaconda的系统环境

D:\Users\Leon_PC\Anaconda3\Scripts

因为基本用到的就是这个文件夹里面conda.exe，所以只添加这一个也是可以的，

关于conda.exe的用法，参考我的另外一篇博文：

【Python】Anaconda软件的conda.exe基本使用

博主整理的一些cuda和cudnn

链接：https://pan.baidu.com/s/1qneu4fhak2rAPabykH5ZqQ 
提取码：g75t