Win 10 利用conda安装tensorflow GPU 教程 （不用额外安装CUDA和cudnn）

最新推荐文章于 2025-06-14 14:29:21 发布
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分类专栏： Python库安装 文章标签： tensorflow 深度学习 人工智能
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本教程详细介绍了如何在Windows 10上利用conda环境安装tensorflow GPU版，无需额外安装CUDA和cudnn。首先确保电脑安装NVIDIA驱动且计算能力符合要求，接着安装Anaconda或Miniconda。然后创建Python 3.7的虚拟环境，激活后安装Jupyter Notebook、tensorflow-gpu及相关库。在Jupyter中选择新环境并测试GPU可用性。注意，不同GPU设备类型可能影响验证结果，需要根据实际情况调整代码。

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安装过程掉了好多坑，看到这篇安装教程觉得直白容易上手，而且亲测有效，于是就翻译一下，并根据实际一般情况进行了修改。

原文链接：https://millansanchez.medium.com

安装之前的准备：

  1. 确保电脑安装了NVIDIA驱动程序，且计算能力在3.5以上（CUDA GPUs可以查询对应型号的计算能力）；
  2. 安装Anaconda或Miniconda。

安装过程：

  1. 先安装Jupyter Notebooks（安装Anaconda的可跳过）
conda install -y jupyter

2. 为 Python 3.7 和 TensorFlow 创建一个虚拟环境（TensorFlow 目前支持 Python 3.8，不使用是因为后面无法进行自动安装）

conda create --name tensorflow-gpu python=3.7

3. 激活环境（后续命令也在这个环境中运行）

activate tensorflow-gpu

4. 在此环境中安装 Jupyter Notebooks 支持，并且同意安装所需的组件

conda install nb_conda

5. 安装tensorflow-gp

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CUDA并不是实现GPU的神经网络加速库，如果希望针对的是神经网络进行加速，我们还需要安装cuDNN神经网络加速库。第一次单击下载时，会让你先注册登录，然后再进行下载，注册过程认真填写内容就没问题，此处略过，接下来进入下载环节。完成安装后，检查一下环境变量是否存在，一般安装完成会自动配置好环境变量，若是没有，则需手动配置，具体过程如下。查看是否有以下系统变量，没有则需要自行添加，对应图片上的名称和值，配置你电脑CUDA安装所在的位置。，不然很容易安装失败，或者就按官网查询的组合安装，安装过程是一样的！
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很多时候我们在终端直接pip下载或者coda下载的时候会出现报错，各种疑难杂症，所以下面我提供大家离线安装的版本，这个方法相对于在线下载友好多了。 一、找到你要的版本 1、CPU版可以直接安装，GPU得查看你电脑的cuda版本（安装gpu版，需要安装cuda和cudnn）。按 win+r 运行cmd，输入nvidia-smi可以看到版本号，还有内存占用等信息。看看你电脑是否支持GPU运算，再选择你要的版本。 Tensorflow： CPU：https://mirrors.tuna.tsinghua.e
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07-03 1865
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