admin管理员组文章数量:1122866
win10/win11系统下安装tensorflow-GPU版本
- 使用前注意
- GPU版本
- 版本匹配!!!
- cuda版本
- 安装anaconda
- 安装对应版本的CUDAtoolkit
- 安装对应版本的cuDNN
- 安装tensorflow
- 总结
使用前注意
GPU版本
GPU版的tensorflow在调用的时候有加速效果,运行会比较快一些,当然,如果你的硬件没有GPU,只能使用CPU版本的tensorflow,就不需要安装CUDA和cuDNN,直接运行
pip install tensorflow
即可。
版本匹配!!!
tensorflowGPU版本对python、cuda和cuDNN的版本之间的匹配要求是非常高的,如果版本不匹配很有可能出现运行报错的情况。建议在使用和安装tensorflow之前查询官方文档,确定版本关系。
版本对应关系见网站:
链接: https://tensorflow.google/install/source_windows.
cuda版本
使用控制面板 ,找到NVIDIA控制面板
点击左下角《系统信息》,出现如下界面:
切换至《组件》,呈现如下:
可以看到,我的电脑CUDA的版本为11.2版本。
安装anaconda
Anaconda的安装和CUDA系列安装并无必须的匹配关系,可以自行搜索教程安装。
安装对应版本的CUDAtoolkit
NVIDIA控制面板显示我的CUDA为11.2版本,因此进入到anaconda prompt下(也可以在conda提供的虚拟环境下)采用如下命令安装
conda install cudatoolkit=11.2
意外的是,在我安装的时候(2022.1.29),国内的镜像源还没有出现11.2版本的cuda去安装,这里我便采用了官网去下载cuda安装包。
官网下载cuda: https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive.
进入后,找到你想下载的版本,下载好安装包之后,双击,之后根据提示完成安装即可,在这里一定要记下来CUDAtoolkit的安装路径!。
安装对应版本的cuDNN
根据之前的查询结果,cuda11.2版本最好对应cuDNN8.1版本,不幸的是,镜像源依旧没有该版本的cuDNN供下载,否则,你可以使用
conda install cuDNN=8.1
进行安装。
为了解决这一问题,可以去官网进行下载cuDNN包,
cuDNN官网:https://developer.nvidia/rdp/cudnn-archive.
这里比较麻烦的一点是:下载cuDNN必须注册NVIDIA账号!
从官网下载的cuDNN实际上只有一个压缩包,解压之后会发现:
这时候,只需要将bin里面的所有文件复制到CUDAtoolkit的bin路径下,如下图:
然后将cuDNN下的include里面的所有文件复制到CUDAtoolkit的include的路径下,如下图:
将cuDNN下的lib里面的所有文件复制到CUDAtoolkit的lib路径下:
到这里cuDNN就算安装完成了。
安装tensorflow
实际上安装tensorflow并不难,只要运行
pip install tensorflow-GPU
会自动安装。
最后,运行
pip list
查看你安装的tensorflow版本号是多少,是否和你的CUDA/cuDNN匹配。
总结
安装tensotflow-GPU最要紧的就是注意你要需要的版本是什么,你安装的版本是什么!
祝顺利!
本文标签: 版本系统TensorFlowGPU
版权声明:本文标题:win10win11系统下安装tensorflow-GPU版本 内容由网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:http://www.betaflare.com/biancheng/1724568501a902600.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
发表评论