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搭建TensorFlow-GPU

2022-07-01 21:01:19  阅读:228  来源: 互联网

标签:镜像 CUDA GPU tf TensorFlow 安装 链接 搭建


步骤

step1

1.1 下载

下载安装Anaconda3
链接:Anaconda3
选择Windows下载
当然也可以从清华大学开源镜像站下载
链接:清华大学开源镜像站Anaconda3下载地址
可以从这里下载最新的

1.2 安装

安装很简单,一步步跟着建议安装就行

安装这里建议Just Me
在这里插入图片描述
这里不建议勾选,不勾选添加到环境变量,后续可以用Anaconda Prompt
后面一步步就OK了

Step2

2.1 下载CUDA和cudnn

安装TensorFlow-GPU版本2.5.0,建议参照以下链接安装对应版本
链接:版本对应表
在这里插入图片描述
这里我下载的是CUDA 11.3 和cudnn 8.0
链接:CUDA 11.3
在这里插入图片描述
链接:cuDNN
需要自己注册账号,然后选择对应版本下载

2.2 安装

CUDA安装跟安装nvidia驱动一般,直接一步一步下一步即可
下载cuDNN后,解压到CUDA安装目录即可
我这里默认是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
CUDA安装程序会自动添加系统环境变量
这里只需要将cuDNN环境变量即可
添加系统变量

2.3 测试是否安装成功

Windows+R打开命令提示符
输入nvcc --version
在这里插入图片描述

Step 3 搭建TensorFlow环境

3.1 anaconda 创建虚拟环境

打开Anaconda Prompt输入命令conda create -n TensorFlow python=3.8
或者使用Anaconda Navigator创建
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.2 可以将anaconda替换为国内清华大学镜像源

链接:替换国内镜像源
在这里插入图片描述
可以替换python镜像源:
链接:pypi镜像源地址
在这里插入图片描述

Step 4 安装tensorflow-gpu

使用Anaconda Prompt 输入命令conda activate TensorFlow激活自己创建的Tensorflow环境
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
静待所有安装成功即可
安装jupyter notebook
推荐使用conda install jupyter notebook
安装后,激活TensorFlow环境,启动jupyternotebook测试
输入命令jupyter notebook
在这里插入图片描述
激活后会自动打开浏览器
在这里插入图片描述

Step 5测试是否安装成功

import tensorflow as tf 
print(tf.__version__)
gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
print(gpus)
cpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(cpus)
tf.test.is_gpu_available()

在这里插入图片描述
测试成功~

标签:镜像,CUDA,GPU,tf,TensorFlow,安装,链接,搭建
来源: https://www.cnblogs.com/Vandaci/p/16435935.html

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