TensorFlow 2.x GPU版在conda虚拟环境下安装步骤

• 先下载安装驱动：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn，版本要求
• 下载安装 anaconda，管理虚拟环境：https://www.anaconda.com/products/individual，并换国内的源，加速后面下载包
• 打开 conda 命令行，conda create -n env_name python=3.7，or 自定义路径 conda create --prefix=D:yourpathtf2 python=3.7
• 激活创建的虚拟环境，activate env_name or activate D:yourpathtf2
• 去查需要安装的 tf 版本对应的 cuda 和 cudnn 的版本（以下是 tf 2.3 的 gpu版）
• conda install cudatoolkit=10.1，conda install cudnn=7.6，pip install tensorflow-gpu==2.3
• 测试安装正确

代码语言：javascript复制

import tensorflow as tf

version = tf.__version__
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()
# tf.config.list_physical_devices('GPU') # 也可以
print("tf version:", version, "nuse GPU", gpu_ok)

输出：

代码语言：javascript复制

tf version: 2.3.1 
use GPU True

如果显示都成功找到GPU了，还报错，可能是你的显卡太旧了，尝试降低 tf 版本，或者换显卡，也有可能，显存不够，你可以调小点 batch_size

• conda常用命令

代码语言：javascript复制

conda list：查看安装了哪些包
conda install package_name：安装包
conda env list 或 conda info -e：查看已安装虚拟环境
conda update conda：更新conda
conda remove --prefix=D:yourpathtf2x --all ：删除指定路径环境

anaconda https 网络安全 深度学习

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