Tensorflow（GPU版本配置）一步到位！！！

本文主要是介绍Tensorflow（GPU版本配置）一步到位！！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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！！！！

CUDA11.2.0下载，安装就不说了，自己来！！！

CUDA配置

CUDNN8.1.0下载， 看着红框！！！

这是解压后的CUDNN文件目录

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

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

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！！！！

这篇关于Tensorflow（GPU版本配置）一步到位！！！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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