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Tensorflow(GPU版本配置)一步到位!!!

Tensorflow(GPU版本配置)一步到位!!!

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CUDA安装

配置了N次的Tensorflow–Gpu版本,完成了踩坑,这里以配置Tensorflow_gpu 2.6.0为例子进行安装

以下为tensorflow的版本支持的GPU, 点击此处查看,不要问我其他高版本的怎么不行,我也不知道!跟着来吧!!!!

在这里插入图片描述

CUDA11.2.0下载,安装就不说了,自己来!!!

在这里插入图片描述

CUDA配置

CUDNN8.1.0下载, 看着红框!!!

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这是解压后的CUDNN文件目录

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将此目录的3个文件夹复制至CUDA中,默认路径为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

在这里插入图片描述

打开终端【CMD】, 输入nvcc -V, 出现以下界面,好!!!,CUDA你安装成功了!!!

在这里插入图片描述

Tensorflow配置常见的包

这里使用python3.8的版本, 创建一个新的虚拟环境(virtualenv 文件名), 如果没有virtualenv的使用经历,百度吧!!!,你可以的!!!

tensorflow_gpu == 2.6.0
pandas == 1.4.2
jupyter notebook == 6.5.6
scipy == 1.6.1
matplotlib == 3.5.3

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tfprint(tf.test.is_gpu_available())

如果出现警告信息,不用管,只要显示True,说明的CUDA配置成功了!!!!

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