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TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南


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本文主题导读:    

① TensorFlow2.x GPU版windows安装步骤

② GPU对应CUDA版本的选择方式

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TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南_tensorflow

    目前Python最新release版本为3.9.0,配合TensorFlow2版本使用目前常见的以Python3.6和3.7,大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可

Windows平台下载地址:https://www.python.org/downloads/windows/

TensorFlow最新版为2.3(这里安装2.2):

    ① 打开cmd窗口,输入pip install tensorflow==2.2.0

pip install tensorflow-gpu==2.2.0

上述步骤使用国内的网可能会下载很慢,这里有个小技巧,我们可以使用国内的一些镜像,比如清华、阿里的,pip指令改成如下(tensorflow替换成你要安装的模块即可):

pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cn

    上述两个步骤安装完成后并不能直接使用TensorFlow的GPU版本,运行代码会提示没有cudnn的dll,所以我们还需要如下三个步骤:

    ① 下载并安装CUDA10.1,下载地址:

https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南_python_02

   ② 下载对应的CUDNN v7.6.5文件,下载地址:

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南_tensorflow_03

    ③ 将下载的cudnn中的文件拷贝到CUDA1.0安装目录中

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南_下载地址_04


    此时,将上面的bin目录添加到环境变量,然后新建py文件,在其中输入:

import tensorflow as tf,如果不报错,那么就安装成功了。

    那么,TensorFlow和CUDA的版本如何选择呢,可以看下TensorFlow官网的文档介绍,上面有版本对应(Python, TF, CUDA, CUDNN)具体链接地址:

https://www.tensorflow.org/install/source_windows

TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南_下载地址_05

TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南_tensorflow_06

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