环境准备
首先你的电脑得有GPU显卡,然后在tensorflow官网(https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu)找到各安装软件对应的版本,版本不对应将会导致安装失败。
本文选择的是官网最新的组合:python版本为3.9,编译器MSVC2019,tensorflow版本tensorflow_gpu-2.6.0,cuDNN版本为8.1,CUDA版本为11.2。
各软件版本
安装MSVC2019
下载MSVC2019,需要在微软网站上注册用户才能下载,下载网址:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/,下载后直接点击exe文件按照默认安装即可。
下载MSVC2019
安装CUDA
在此网址下载CUDA11.2版本:https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
下载完后直接点exe文件一路按照默认安装即可,安装完后环境变量也不用亲自配置,软件安装完后就自己配置完了。
安装CUDNN
下载CUDNN8.1,下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,需要在该网站上注册用户登录后才能下载,下载完后解压,把解压后三个文件夹(bin、include、lib)下面得文件全部分别拷贝到cuda得安装目录(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2)下同名三个文件夹(bin、include、lib)内,也不需要配置环境变量。
cudnn安装
安装anaconda
下载anconda,版本没要求,下载最近的即可,下载网址:https://www.anaconda.com/,下载完后点击exe文件按照默认安装即可。
安装完anaconda后,直接点击notebook进行安装,notebook是一个网页端代码编译器,非常好用。
安装Notebook
安装tensorflow-GPU
使用命令行安装tensorflow_gpu-2.6.0
pip install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
测试tensorflow-GPU是否安装成功
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
可以输出GPU型号,证明安装成功。
程序结果
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