tensorflow GPU环境安装踩坑日记(tensorflow装cpu 和gpu)
itomcoil 2025-07-27 21:11 5 浏览
前言:
最近做一个TensorFlow的开源项目,用CPU跑的话,要消耗太多的时间,于是有了这篇配置GPU环境的踩坑日志
分享一些注意的地方
去官网查看经过测试的构建配置
我使用的配置是
Win10+tensorflow2.1+CUDA10.1+cudnn7.6)
地址如下:
https://tensorflow.google.cn/install/source#linux
查看构建好的成熟的方案TensorFlow版本和CUDA和cudnn的版本之间的关系
1.安装tensorflow
使用conda创建一个虚拟环境
!!注意!!
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple tensorflow=2.1.0
2.安装cuda10.1
下载地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
一路next安装完成之后
查看环境变量,默认cuda的环境变量会自动添加
配置path中的环境变量
在终端中测试:
3.cudnn7.6配置文件
文件下载:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载这个文件需要登录NVIDIA官网,我登录了半天登不上去,后面把网页的语言设置成English登上去了
把压缩包解压出来
测试能不能使用GPU
import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' a = tf.constant(1.) b = tf.constant(2.) print(a+b) print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())
GPU环境成功会打印如下
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