安装tensorflow-gpu的保姆级教程

在命令窗口（cmd）中输出nvidia-smi。

小桥流水---人工智能

1230人浏览 · 2024-12-08 10:45:56

小桥流水---人工智能 · 2024-12-08 10:45:56 发布

1. 查看电脑的CUDA版本

在命令窗口（cmd）中输出

nvidia-smi

在这里插入图片描述

2. 查找对应的tensorflow-gpu版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en

在这里插入图片描述

3. 发现目前最大的CUDA是11.2 ，我们是12.6，因此可以安装tensorflow_gpu-2.10.0

4.先创建一个虚拟环境，要求python版本是 3.7-3.10

conda create -n tensor-gpu210 python==3.9

在这里插入图片描述

5. 激活虚拟环境，开始安装tensorflow_gpu-2.10.0

在这里插入图片描述

6. 安装完成，测试一下

import tensorflow as tf
tf.__version__
import tensorflow as tf
 
print(tf.__version__)
print(tf.test.gpu_device_name())
print(tf.config.experimental.set_visible_devices)
print('GPU:', tf.config.list_physical_devices('GPU'))
print('CPU:', tf.config.list_physical_devices(device_type='CPU'))
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
print(tf.test.is_gpu_available())
# 输出可用的GPU数量
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))