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昨天及今天费了很大的劲,终于在conda下安装好了
CUDA11.6+cuDNN8.6+tensorflow2.4GPU,(该总结只适合已经安装好CUDA11.0和cuDNN8.0的朋友们,如若未安装,请先安装好这两个再参考本文)
由于在配备过程中经历了较多坎坷,老师的教案对我来说配置一直失败,清华的镜像一直出现依赖不匹配的问题(之前我在配置cpu也出现了同样的问题),但不知道之后为什么突然就好了,但我在配置TensorFlow2.4.0GPU版本它始终存在问题,然后我翻阅了很大资料后使用了阿里云的镜像,
TensorFlowGPU2.4版本适配。但是清华源不存在该版本的TensorFlow,只能找替代方案,最后找到在阿里云有,直接在阿里云源下载安装就行了。最后测试完美。
步骤如下:
以管理员身份打开anaconda prompt
conda create -n tf2.4 python=3.8
然后进入并激活
conda activate tf2.4
输入下载阿里云镜像版本
在此我强烈建议,各位不要使用清华的镜像,因为本人被坑N此了,强烈建议个人使用阿里云镜像
pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
同时,还有一点值得说的是阿里云速度非常快,瞬间就完成了,测试如下
python
import tensorflow as tf
tf.__version__
输入
tf.test.is_gpu_available()
可以看到算力7.5,以及下方的TRUE就表示成功了。
配置后的环境不了必须存在以下三个
通常系统未给我们添加
这个需要我们自行添加环境变量
大家按照链接: tensorflow官网对应的版本配置,切记勿配置错版本,本人没有遇到这个问题。
同时说明一下版本的问题(不是相等是大于关系)
例如本人使用的是
CUDA11.6的版本
cudnn 8.6的版本
python3.8的版本
tensorflow-gpu2.4的版本
下图是使用清华镜像的代码
而使用阿里云确是更加的方便,快捷,也没有依赖的问题。
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