Linux系统下安装TensorFlow的GPU版本（亲测可行）

最新推荐文章于 2025-07-03 11:22:04 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Junizxr/article/details/83578579
安装TensorFlow-GPU在Linux环境下可能遇到诸多问题，关键在于匹配正确的CUDA Toolkit版本、cuDNN版本以及Python版本。确保Driver Version与CUDA Toolkit对应，从NVIDIA官网获取历史版本。cuDNN下载时注意版本号，以v开头的才是实际版本。安装tensorflow-gpu-1.4时，可使用pip3，如果速度慢，可指定TensorFlow的GPU wheel包URL进行升级安装。详细步骤见指定博客链接。

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安装tensorflow-gpu真的好烦，个人经验来说，最主要的就是找好一下对应关系(我的是python3.5)

1 Linux x86_64 Driver Version与CUDA Toolkit的对应，一定要对应好，CUDA超出了Driver Version的话，是无法使用的

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA与Driver Version对应关系

2 CUDA与cuDNN的对应关系

CUDA与cuDNN

 3 在下载cuDNN的时候要注意了，链接https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 不要看cudnn-(这个数字)，应该以v（这个才是版本号）.tgz

4 在安装好CUDA和cuDNN之后安装tensorflow，一定要对应好版本号

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