Tensorflow 2.3 GPU安装

以下 64 位系统支持 TensorFlow:

• Ubuntu 16.04 或更高版本
• Windows 7 或更高版本
• macOS 10.12.6（Sierra） 或更高版本（不知处GPU）
• Raspbian 9.0 或更高版本

安装Python版本要求

Python 3.5 — 3.7

下载 ANACONDA 对 Python版本和第三方库进行管理

Tensorflow GPU 版本安装

• 安装GPU版本必须有GPU硬件的支持。
• TensorFlow 对 NVIDIA 显卡的支持较为完备
• 可以使用 conda 来安装GPU 版本

对于 NVIDIA 显卡，要求其 CUDA Compute Capability 不低于 3.5。
算力参考：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

驱动版本：NVIDIA驱动程序需 418.x 或更高版本。
可在命令行汇总执行查看驱动版本：

nvidia-smi

或者打开NVIDIA控制面板 在菜单栏→帮助 选择 系统信息

可以查看到NVIDIA的硬件详细信息

GPU版本有两个依赖库，对于 tensorflow2.3来说

• CUDA的版本需要是10.1
• cudnn版本号需要不小于 7.6

在安装GPU版本的依赖库时，建议设置conda的国内镜像源，可以加速依赖库的下载

anaconda prompt 命令行，执行：

conda install cudatoolkit=10.1
conda install cudnn=7.6.5 

tensorflow安装：

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple

在cmd中 输入 python 进入python 编译环境后，输入以下命令测试 tensorflow GPU版本是否安装成功

import tensorflow as tf
tf.__version__

tf.test.is_gpu_available()