【2021新教程】tensorflow-gpu版本如何安装？win10如何安装tensorflow-gpu版本？MX450显卡如何安装tensorflow-gpu版本

背景

最近想给笔记本安装tensorflow-gpu，然而网上的教程都非常老旧，很多2018、2019年的文章都打着最新的旗号，描述十分混乱。本教程力求给出最新可用的tensorflow-gpu安装教程，本文基于Windows 10和tensorflow2.3。

本文可解决的问题

win10如何安装tensorflow-gpu版本？
tensorflow-gpu版本如何安装？
tensorflow2.3.0如何安装？
MX450显卡如何安装tensorflow-gpu?

目标

安装anaconda
安装cudatoolkit
安装cudnn
安装tensorflow2.3.0，提供GPU支持。
可根据需要选择性阅读。

0 准备工作

1、要想成功安装tensorflow并提供GPU支持，必须保证tensorflow、cudatoolkit、cudnn版本对应。本文描述的版本可以保证对应，建议按照本文建议安装！
2、检查硬件支持。
点击如图所示的图标打开nvidia控制面板。

然后点击系统信息，查看支持的cuda版本，如果高于10.1，则可继续阅读本文。如果小于10.1，则本文不适合您的机器，请参考其他资料。

3、检查软件支持。由于我们想要安装tensorflow2.3，从官网得知，tensorflow2.3需要cuda 10.1，cudnn7.6，所以我们需要提前下载下这些版本的软件。官网给出的软件要求如图。接下来，我们将一一解决软件问题。

一、安装anaconda

请点击阅读本文章——anaconda安装指导（使用国内源加速）

二、安装cudatoolkit 10.1

1、访问https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，下载cudatoolkit 10.1。请点击图片所示的位置进行下载。

2、双击下载好的文件，会提示选择目录释放临时文件，直接点击下一步即可。
3、然后进行兼容性检查，进行兼容性检查完成后，会让你选择安装方式，我们此处选择自定义。

4、然后会让我们选择想要安装的内容。按图片所示展开后两项，这里新版本指将要安装的版本，当前版本是指机器上已经有的版本。如果新版本比当前版本新，就安装，**否则就把对勾给去掉，保留当前版本。**这里我的当前版本比新版本更新，所以我们把对勾去掉。

5、一直下一步，等待安装完成。

三、安装cudnn 7.6.5

1、下载cudnn 7.6.5。按图片所示操作即可。注意，可能会要求需要注册账号。




2、将下载下来的包解压，然后将下表中的文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1相应目录下。对应关系如下表所示。**注意，是把文件放到相应目录下，不是直接替换目录！不是直接替换目录！不是直接替换目录！**请严格按下表操作！

解压目录下的文件	要放到的位置
bin\cudnn64_7.dll文件	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin下面
include\cudnn.h文件	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include下面
lib\x64\cudnn.lib文件	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64下面

四、安装tensorflow 2.3

1、切换opentuna的pip镜像源。（为了加速）

pip config set global.index-url https://opentuna.cn/pypi/web/simple

2、创建虚拟环境。输入以下命令。

conda create -n tensorflow2 python=3.7

3、激活虚拟环境。

conda activate tensorflow2

4、安装tensorflow2.3。我们使用pip来安装，pip安装后自带gpu支持，不需要额外安装gpu版本。我们此处使用pip而不采用conda，是因为conda中版本可能较旧而且作者使用conda后安装失败。如此处自行使用conda后安装失败并不表示本教程有问题！特此提前说明！强烈建议您在此处根据作者建议使用pip！

pip install tensorflow==2.3

5、验证安装是否成功。输入以下语句，如果如图所示输出了自己的GPU，则表示安装成功！否则安装失败，请检查步骤后重试或向作者提问。

python
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

支持作者和疑问解答

本文首发于我的学习之路（liguang.wang），欢迎访问！
写文章不易，如果这篇文章有帮到你，希望你能给予一定赞赏。您可以通过当前网站或App的赞赏渠道支持，或者点击此处支持作者！
如果对于本文内容有疑问，可以点击此处联系作者！