总体顺序
- 确定需要安装的tensorflow-gpu版本,点击这里拉到最下方,一般是cuda10和cudnn7.4,以及对应的nvidia驱动,cuda,cudnn版本
- 更新驱动,可下载NVIDIA-GEFORCE,点击这里
- 安装cuda,点击这里最后选择exe(local)
- 下载完成后选择一下安装目录,其他的不用管(记住自己的安装目录)
- 添加cuda环境变量,自行百度
- 下载cudnn7.4,nvidia官网注册账号后下载,百度一下将cudnn哪三个包放到对应cuda文件夹下即可
- 安装anaconda,打开cmd,创建虚拟环境,方便管理不同版本,比如conda create -n tf20 python=3.6
- 最后一步,打开cmd,换个清华镜像或者中科大镜像,自行百度,然后pip install tensorflow-gpu==2.xx.x(版本号不对就从提示中选择一个正确的)
- 打开一个python文件,在setting中选择anaconda3,envs,tf20,python.exe
最后一步
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
输出是这样子的,就是成功了
2020-07-12 11:23:01.773201: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
2.0.0
如果想查看运行状态,任务管理器,性能,在GPU下边有个3D,点击3D的小箭头,选择cuda,gpu跑起来cuda会占满。
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更新日志
2024年09月23日
2024年09月23日
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