TensorFlow2.4 GPU版安装教程

昨天及今天费了很大的劲,终于在conda下安装好了
CUDA11.6+cuDNN8.6+tensorflow2.4GPU,(该总结只适合已经安装好CUDA11.0和cuDNN8.0的朋友们,如若未安装,请先安装好这两个再参考本文)

由于在配备过程中经历了较多坎坷,老师的教案对我来说配置一直失败,清华的镜像一直出现依赖不匹配的问题(之前我在配置cpu也出现了同样的问题),但不知道之后为什么突然就好了,但我在配置TensorFlow2.4.0GPU版本它始终存在问题,然后我翻阅了很大资料后使用了阿里云的镜像,
TensorFlow2.4 GPU版安装教程_第1张图片
TensorFlowGPU2.4版本适配。但是清华源不存在该版本的TensorFlow,只能找替代方案,最后找到在阿里云有,直接在阿里云源下载安装就行了。最后测试完美。

步骤如下:

1.创建TensorFlow环境

以管理员身份打开anaconda prompt

conda create -n tf2.4 python=3.8

然后进入并激活

conda activate tf2.4

2.安装TensorFlowGPU2.4版本

输入下载阿里云镜像版本
在此我强烈建议,各位不要使用清华的镜像,因为本人被坑N此了,强烈建议个人使用阿里云镜像

pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

同时,还有一点值得说的是阿里云速度非常快,瞬间就完成了,测试如下

3.测试

3.1输入python进入代码编写界面

python

3.2输入tf.__version__查看TensorFlow版本

import tensorflow as tf
tf.__version__

3.3最后测试GPU情况

输入

tf.test.is_gpu_available()

TensorFlow2.4 GPU版安装教程_第2张图片
可以看到算力7.5,以及下方的TRUE就表示成功了。

4.最后简述一下本人配置过程中的坑,以供大家借鉴

4.1Could not load dynamic library ‘cusolver64_10.dll’; dlerror: cusolver64_10.dll not found 错误解决

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  1. 在安装tensorflow时候遇见这个错误时这个时候不用急,因为基本上你离最后一步安装成功就只差最后一步了
  2. 找到你所安装的cuda下的bin目录 例如我的是:
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin
  3. 在该目录下搜索文件名 发现 cusolver64_11.dll
  4. 将该文件其复制桌面 重命名为 cusolver64_10.dll 然后将该文件移动到bin目录下面
    大功告成
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    测试成功
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4.2环境变量

配置后的环境不了必须存在以下三个
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通常系统未给我们添加

在这里插入图片描述
这个需要我们自行添加环境变量

4.3就是版本问题

大家按照链接: tensorflow官网对应的版本配置,切记勿配置错版本,本人没有遇到这个问题。
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同时说明一下版本的问题(不是相等是大于关系)
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例如本人使用的是

CUDA11.6的版本
cudnn 8.6的版本
python3.8的版本
tensorflow-gpu2.4的版本

4.4使用阿里云镜像,切勿使用清华镜像

下图是使用清华镜像的代码
TensorFlow2.4 GPU版安装教程_第9张图片

而使用阿里云确是更加的方便,快捷,也没有依赖的问题。

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