tensorflow / tensorflow-gpu cuda cudNN tensorRT 安装,启用显卡加速_tensorflow和tensorflow-gpu

tensorflow / tensorflow-gpu cuda cudNN tensorRT 安装,启用显卡加速

说明

Tensorflow-GPU 已被移除。请安装 tensorflow 。 tensorflow 通过 Nvidia CUDA 支持 GPU 加速操作。

自 2019 年 9月发布 的 TensorFlow2.1 以来，tensorFlow 和 tensorflow-GPU 一直是同一个包 。尽管校验和因元数据而异， 但它们以相同的方式构建，并且都通过Nvidia CUDA提供GPU支持。截至2022年12月，tensorflow-gpu已被移除，并已被这个新的空包所取代(https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/)，该包在安装时产生错误。
所有现有版本的 tensorflow-gpu 仍然可用，但 TensorFlow 团队已停止发布任何新的 tensorflow-gpu 包，并且 不会为现有的 TensorFlow-GPU 版本发布任何补丁。

所以大家直接安装 tensorflow ，安装好 NVIDIA 显卡驱动、CUDA 、CUDNN 、tensorRT 就可以启用GPU加速
没有特别的必要安装 Tensorflow-GPU这个包！！！

tensorflow-gpu 版本对应关系

tensorflow-gpu 版本对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu

安装方式

方式1 ，直接安装在系统上

这种方式只能安装一个版本

方式2，安装在虚拟环境中

可以安装多个虚拟环境对应LIB层不同版本，如图LIB层可以根据 tensorflow-gpu 版本对应关系选择，互不影响

1 安装nvidia显卡驱动

GPU计算能力 : https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
GPU计算能力 > 3.5
驱动下载 ：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

2 CUDA 安装

安装文档 https://docs.nvidia.com/cuda/
linux 安装文档 ：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
win 安装文档 ： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

CUDA 各版本下载地址 ：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

3 cudNN 安装

安装文档 ： https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

cudNN各版本下载地址 ：https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads

4 tensorRT 安装

安装文档 https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html

各版本下载地址：https://developer.nvidia.com/tensorrt-download

5.1 tensorflow-gpu 安装

阿里源镜像： https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/
清华源镜像：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/

5.2 或者 tensorflow 安装

阿里源镜像： https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow/
清华源镜像：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/

5.3 官方 conda 安装 tensorflow ,支持 cpu 和 gpu

linux 步骤: https://tensorflow.google.cn/install/pip#linux
win 步骤 : https://tensorflow.google.cn/install/pip#windows-native

conda 配置私有环境变量：

# CONDA_PREFIX 是当前conda 环境的路径 
mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
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在 $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d 路径下新建文件 env_vars.sh

添加以下内容：其中 安装路径 是自己的系统cuda cudnn tensorrt安装路径

env_vars.sh:

echo " conda active export cuda cudnn tensorrt "
### cuda
export cuda_LIB_PATH=/安装路径/cudatoolkit-11.8.0/lib/
### cudnn
export CUDNN_LIB_PATH=/安装路径/cudnn-8.9.2.26-cuda11_0/lib/

# tensorRT
export tensorRT_PATH=/安装路径/TensorRT-8.6.1.6/lib

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$cuda_LIB_PATH:$CUDNN_LIB_PATH:$tensorRT_PATH
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例如：
我这里 cuda 库是 python -m pip 安装的,路径在$CONDA_PREFIX/lib/python3.11/site-packages/nvidia/
env_vars.sh:

echo " ---------- conda active export cuda cudnn tensorrt ---------- "

### cuda
export cuda_LIB_PATH=/tensorGpu/lib/python3.11/site-packages/nvidia/cuda_runtime/lib

### cudnn
export CUDNN_LIB_PATH=/tensorGpu/lib/python3.11/site-packages/nvidia/cudnn/lib

# tensorRT 是手动下载的压缩包
export tensorRT_PATH=/media/wmx/ws1/ai/NVIDIA/tensorRT/TensorRT-8.6.1.6/lib

echo "cuda_LIB_PATH	:$cuda_LIB_PATH"
echo "CUDNN_LIB_PATH	:$CUDNN_LIB_PATH"
echo "tensorRT_PATH	:$tensorRT_PATH"

export TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$cuda_LIB_PATH:$CUDNN_LIB_PATH:$tensorRT_PATH
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