window系統下安裝TensorFlow-gpu

本教程是在window系統下進行的，如果你是Linux系統，請尋找其他教程。

本教程安裝的是TensorFlow-gpu 2.1.0版本

1.我的安裝環境如下：

操作系統：window10

CUDA Version：10.2

Driver Version: 441.83

NVIDIA-SMI 441.83

CUDA runtime：10.1

cudnn=7.6.5

python解析器：python3.6（anaconda3）

首先查看顯卡信息

首先查看CUDA runtime版本，TensorFlow-gpu 2.1需要CUDA runtime版本10.1

nvcc --version

然后查看CUDA version

cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI nvidia-smi

這里要說明一下：

CUDA Version和CUDA runtime版本不一定要一致，不過需要CUDA Version>=CUDA runtime ，而軟件的運行看的是CUDA runtime版本，所以我們這里需要CUDA runtime：10.1

2.安裝步驟一：創建獨立的虛擬環境

在anaconda3中創建虛擬環境tensorflow

創建完成后，使用anaconda自帶的命令行窗口。

切換環境（剛剛創建的tensorflow）

conda activate tensorflow

下載環境前，如有需要可以更換下載源，如要更換下載源為清華源請看我的另一篇博文：
https://blog.csdn.net/qq_43203949/article/details/108449553
.
安裝CUDA runtime

conda install cudatoolkit=10.1

安裝cudnn=7.6.5

conda install cudnn=7.6.5

安裝完了之后后面就簡單了，打開anaconda，尋找TensorFlow-gpu然后直接下載2.1.0版本就可以了。

如果界面提供的不是2.1.0版本可以在Anaconda Prompt（Anaconda的命令行）里面通過pip進行下載

pip install tensorflow-gpu==2.1.0

如果需要更換pip的源，請查看上面的博文，里面也有pip的換源教程。

3.驗證安裝

到這里，安裝教程已經完成，剩下的只有驗證安裝是否成功了。

在jupyter notebook或者pycharm中輸入命令：

import tensorflow as tf print(tf.__version__)

notebook或者pycharm中輸入命令：

import tensorflow as tf print(tf.__version__)

如果能正確打印出版本號，那么證明安裝成功。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的window系统下安装TensorFlow-gpu的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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