TensorFlow GPU安装指南

创始人

2025-05-28 17:10:15

测试你当前的环境是否已经支持：

import tensorflow as tfif tf.test.gpu_device_name():print(f"Default GPU device: {tf.test.gpu_device_name()}")
else:print("GPU device not found. Please check your settings.")

如果正确配置了GPU，就有会有：

Default GPU device: /device:GPU:0

使用 pip 安装 TensorFlow

注意：TensorFlow 2.10 是最后一个 TensorFlow 版本。原生 Windows 上支持的 GPU。从TensorFlow 2.11 开始，您需要在 WSL2 中安装 TensorFlow，或者安装 TensorFlow-cpu

默认已经按照好了： Miniconda

创建新的conda 环境

conda create --name tfGPU python=3.9

GPU 安装

先要安装 NVIDIA GPU 驱动，

然后用 conda 安装 CUDA, cuDNN

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

安装TensorFlow

先升级最新的 pip

pip install --upgrade pip

TensorFlow 2.10 是最后一个 TensorFlow 版本。原生 Windows 上支持的 GPU。
所以安装2.11以前的版本


pip install "tensorflow<2.11"

验证TensorFlow CPU的安装

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

输出 tensor 张量的数据，就是安装好了。

在这里插入图片描述

验证TensorFlow GPU的安装

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

在这里插入图片描述

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