- Este es el proceso de no instalar Anaconda. Puede usar el IDLE que viene con Python para escribir código y ejecutarlo.
(Después de instalar Python, busque IDLE en el cuadro de búsqueda al lado del menú de inicio)
- Para las tarjetas 3080 y 3090, la prueba personal es exitosa, pero las tarjetas de la serie 30 deberían estar bien.
- Cada componente tiene algunos requisitos de correspondencia de versión. Si no está familiarizado con él, instálelo de acuerdo con la siguiente versión:
Python 3.7.9 Descargar Python | Python.org
TensorFlow 2.7.0 Después de instalar Python, el comando cmd pip install tensorflow-gpu==2.7.0
Archivo del kit de herramientas CUDA de cuda 11.2 | Desarrollador NVIDIA
cuDNN 8.1 Archivo cuDNN | Desarrollador NVIDIA
- Pasos de instalación
Las siguientes tareas se completan de arriba a abajo, y entre izquierda y derecha (1, 2, 3) se pueden completar en paralelo:
| 1.1 Descargar e instalar Python 3.7.9 | 2.1 Descargar e instalar cuda 11.2 | 3.1 Descarga cuDNN 8.1 y descomprímelo |
| 1.2 Abra cmd, ingrese pip instalar tensorflow-gpu == 2.7.0 instalar TF |
2.2 Copie las tres carpetas (bin, include, lib) descomprimidas por cuDNN a la carpeta correspondiente con el mismo nombre de cuda (la ruta de instalación predeterminada es C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2), win10 El contenido interior se fusionará en consecuencia. |
- Problemas comunes de permiso denegado durante la operación de TensorFlow:
Busque la carpeta en cuestión, haga clic derecho --- propiedades --- seguridad para otorgar permisos de control total al usuario correspondiente
Si el nombre de usuario no está en la lista, haga clic en Editar---Agregar para ingresar el nombre de usuario, haga clic en Verificar nombre y luego confirme para volver a los pasos anteriores.