Anaconda CUDA cuDNN TensorFlow-GPU(下载安装流程)

1,下载安装Anaconda

https://anaconda.org/

2,查看版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
在这里插入图片描述

3,新建环境

3.1打开Anaconda Prompt

3.2新建环境:conda create --name myenv python=3.7

(myenv是你给这个环境取的名字,python=3.7是你的python的版本,以上两个都可以修改)

3.3 进入新建环境:conda activate myenv

(myenv同上 用你取的环境名替代)

4,下载CUDA和cuDNN

4.1 选择对应版本CUDA下载:

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  • 如果要下在之前创建的myenv环境中 ,在3.3步骤之后输入 conda install cudatoolkit=10.1

4.2 选择对应版本cuDNN下载:

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
解压之后将bin include lib 三个文件夹分别复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1(CUDA安装路径下bin include lib这三个文件夹中)

  • 如果要下在之前创建的myenv环境中 ,在3.3步骤之后输入 conda install cudnn=7.6

4.3 环境变量

在系统变量中,找到path 添加以下安装路径(若已有,则不用重复添加):

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

5,下载TensorFlow-GPU:

5.1 打开Anaconda Prompt

5.2 进入前面创建好的环境:conda activate myenv

5.3 下载对应版本:pip install tensorflow-gpu==2.3

6,检验是否安装好:

在进入创建好的环境后输入

python
import tensorflow as tf
tf.__version__      
tf.test.is_gpu_available()

如果返回True 就表示安装好了

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