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查看所需的CUDA与cuDNN的版本网址(右上角语言那选English,中文的内容不全)Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn)https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
此处以安装TensorFlow2.10版为例(对于Windows,TensorFlow GPU版所支持的版本最高为2.10,CUDA需要安装11.2版本,cuDNN需要安装8.1版本。
检查GPU支持CUDA的最高版本
nvidia-smi.exe
下载网址CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
找到下图所示内容,点击进入下载页面。
依次点击windows,x86_64,10,exe(local)。
下载完后安装,一定要记住安装的路径。
注意下图为临时的缓存路径,并不是真正的安装路径。
检查cuda是否安装成功
nvcc -V
下图为cuda已经安装成功的例子。
下载网址
cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive找到下图所示内容,点击出现下拉菜单。
找到下图所示内容,点击下载。
下载完后解压缩,将所有文件复制到下图所示的文件夹。
如果安装时是默认路径,文件夹路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2
如不是:安装时指定的安装路径
2.0版本以后,TensorFlow GPU版与CPU版已经合并,只需运行如下代码。
pip install "tensorflow<2.11"
安装完成后,运行如下代码检查是否安装成功。
- import tensorflow as tf
- print(tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type="GPU"))
成功案例
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