Tensorflow-gpu-2.7.0安裝教程和接入PyCharm（學(xué)生黨詳細(xì)教程，win10，Anaconda3，python3.9）

目錄

前言?

安裝前的必要工作！?。∫欢ㄒ矗。?！

一、查看自己電腦的顯卡：?

?二、Anaconda的安裝

三、CUDA下載與安裝

四、cuDNN下載和安裝

五、創(chuàng)建tensorflow環(huán)境

六、測(cè)試Tensorflow-gpu是否安裝成功

前言?

Tensorflow有cpu和gpu之分，一般你的電腦上要是有GPU（也就是顯卡）推薦安裝GPU版本的，這樣相對(duì)于cpu版本而已，運(yùn)行速度更快！?

本次教程主要是GPU版本，需要提前下載對(duì)應(yīng)的cuda和cudnn。

安裝前的必要工作?。?！一定要看?。?！

查看tensorflow-gpu與Python與cuda與cudnn的版本關(guān)系，一定要一一對(duì)應(yīng)

→打開Tensorflow版本關(guān)系查詢

?

我安裝環(huán)境與版本如下：

注：我這個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系是別人安裝成功的，一定不要自己隨意組合，可以安裝我的或者官網(wǎng)查詢的組合安裝，過(guò)程都是一樣的！

一、查看自己電腦的顯卡：?

1.? 右鍵此電腦→管理→設(shè)備管理器→顯示適配器
? ? ? 我的顯卡為：NVIDIA GeForce GTX 1650

?2. 查看自己需要安裝的CUDA，同時(shí)按住win+r，輸入cmd，打開命令窗口，輸入：

nvidia-smi

?這里與我顯卡相匹配的CUDA版本是12.0

注：CUDA安裝的版本可以比相匹配的低，但不能高！

?二、Anaconda的安裝

安裝tensorflow提前安裝好Anaconda。去官網(wǎng)下載最新版本的，比較簡(jiǎn)單不詳細(xì)說(shuō)了

Anaconda官網(wǎng)、清華鏡像站

?

?

?

然后安裝即可?

三、CUDA下載與安裝

下載CUDA和cuDNN。

1.CUDA的下載：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
注：小技巧，網(wǎng)址打開慢打不開，可以把com換成cn試試

?

?2. 雙擊安裝包打開，這是臨時(shí)解壓位置，默認(rèn)即可，會(huì)自動(dòng)刪除

?同意并繼續(xù)

?選擇自定義安裝

?把這個(gè)取消勾選

?全部展開，右邊大于左邊的全部取消勾選

?剩下的就是一直繼續(xù)，直到安裝成功，裝在哪里了要記得

3. 配置環(huán)境變量

右鍵此電腦→屬性→高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置→環(huán)境變量
這幾個(gè)要有

打開Path
?

?配置好后，檢查一下是否安裝成功。

4.打開cmd，輸入指令

nvcc -V

這就代表成功了

四、cuDNN下載和安裝

1.下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
注：小技巧，網(wǎng)址打開慢打不開，可以把com換成cn試試

往下滑，找到v8.3.2 for CUDA 11.5

?下載第二個(gè)Windows系統(tǒng) zip格式的

?2.下載好后解壓

?把這四個(gè)文件和文件夾全部復(fù)制，然后粘貼到CUDA\v11.5文件夾目錄下
需要覆蓋的要選擇同意覆蓋

?然后打開cmd，進(jìn)入CUDA安裝路徑下CUDA\v11.5\extras\demo_suite

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite

分別執(zhí)行以下兩條命令：

.\bandwidthTest.exe

.\deviceQuery.exe

?

?

?兩個(gè)都是PASS，則配置成功！

五、創(chuàng)建tensorflow環(huán)境

1.打開Anaconda Prompt

?2.創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境，輸入命令：

conda create -n tensorflow python=3.9

表示創(chuàng)建一個(gè)名為tensorflow的環(huán)境，用的python版本為3.9

3.創(chuàng)建成功后，輸入命令：conda env list，可以看到tensorflow環(huán)境已經(jīng)創(chuàng)建，星號(hào)為當(dāng)前所在環(huán)境（基礎(chǔ)環(huán)境base）

conda env list

?4.進(jìn)入環(huán)境，輸入命令：activate tensorflow，就可以進(jìn)入tensorflow環(huán)境中

activate tensorflow

?5.安裝對(duì)應(yīng)版本的tensorflow-gpu
?

pip install tensorflow-gpu==2.7.0 -i  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple  

?6. 先輸入python，打開python環(huán)境，導(dǎo)入tensorflow包進(jìn)行測(cè)試 ，查看tensorflow的版本信息, 輸入命令：

python

import tensorflow as tf

• 如果導(dǎo)入包有以下報(bào)錯(cuò)（沒有報(bào)錯(cuò)請(qǐng)忽略！）：

????????

• 以下方法可以解決上述報(bào)錯(cuò)，輸入exit()退出python環(huán)境導(dǎo)入以下包：

  exit()

  pip install protobuf==3.19.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
  

  然后重新輸入python進(jìn)入python?環(huán)境，查看tensorflow的版本信息, 分別輸入命令：

• import tensorflow as tf

• tf.__version__
  

• 

六、測(cè)試Tensorflow-gpu是否安裝成功

1. 打開Anaconda，選擇tensorflow環(huán)境，打開spyder，第一次打開需要安裝Spyder，直接點(diǎn)下方的install即可。（第一次打開稍微會(huì)慢點(diǎn)）
   

?2.輸入以下代碼測(cè)試：

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)
print(tf.test.gpu_device_name())
print(tf.config.experimental.set_visible_devices)
print('GPU:', tf.config.list_physical_devices('GPU'))
print('CPU:', tf.config.list_physical_devices(device_type='CPU'))
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
print(tf.test.is_gpu_available())
# 輸出可用的GPU數(shù)量
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
# 查詢GPU設(shè)備

?出現(xiàn)版本號(hào)和True，則表示GPU可以使用，接下來(lái)測(cè)試下GPU和CPU的速度，輸入以下代碼：

import tensorflow as tf
import timeit
 
#指定在cpu上運(yùn)行
def cpu_run():
    with tf.device('/cpu:0'):
        cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
        cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
        c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)
    return c
 
#指定在gpu上運(yùn)行 
def gpu_run():
    with tf.device('/gpu:0'):
        gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
        gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
        c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)
    return c

cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print("cpu:", cpu_time, "  gpu:", gpu_time)

差別還是挺大的?

七、接入Pycharm

1.文件→設(shè)置

?2.

?3.

?4.選擇Anaconda目錄下的python.exe

?5.測(cè)試

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

注：個(gè)人安裝，如有不足，歡迎指正文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-771704.html

到了這里，關(guān)于Tensorflow-gpu-2.7.0安裝教程和接入PyCharm（學(xué)生黨詳細(xì)教程，win10，Anaconda3，python3.9）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！