Verifique la versión más alta de cuda compatible con esta computadora: nvidia-smi
Modifique la fuente de conda en ~/.condarc:
show_channel_urls: true
ssl_verify: false
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- defaults#El siguiente comando puede ver la relación entre cada subversión de cudnn8 y la versión de cuda: conda search cudnn=8 --info
conda crear -n tensorflow_gpu3 python=3.7 cudnn=7.6.5.32 cudatoolkit=10.2.89
conda activar tensorflow_gpu3
pip instalar tensorflow-gpu==2.11.0
Verifica que la instalación fue exitosa
Ingrese al entorno de python:
importar tensorflow como tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')