Pruebe si su entorno actual ya admite:
import tensorflow as tf
if 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.")
Si la GPU está configurada correctamente, habrá:
Default GPU device: /device:GPU:0
Instale TensorFlow usando pip
Nota: TensorFlow 2.10 es la última versión de TensorFlow. GPU compatibles en Windows nativo. A partir de TensorFlow 2.11, debe instalar TensorFlow en WSL2 o instalar TensorFlow-cpu
Se ha seguido el valor predeterminado: Miniconda
Crear un nuevo entorno de conda
conda create --name tfGPU python=3.9
instalación de GPU
Primero instale el controlador de GPU NVIDIA,
Luego instale CUDA, cuDNN con conda
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
Instalar TensorFlow
Primero actualice el último pip
pip install --upgrade pip
TensorFlow 2.10 es la última versión de TensorFlow. GPU compatibles en Windows nativo.
Entonces instale una versión anterior a la 2.11.
pip install "tensorflow<2.11"
Verificar la instalación de la CPU TensorFlow
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Salida de datos del tensor tensor, está instalado.
Verificar la instalación de TensorFlow GPU
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
