tensorflow-GPU的配置详解（细数配置过程中遇见的坑与解决方式）

最新推荐文章于 2025-06-14 14:29:21 发布

T_maker

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/T_maker/article/details/79798432

本文详细记录了配置TensorFlow-GPU环境过程中遭遇的各种问题，包括安装错误、驱动不兼容、CUDA/CUDNN配置不当等，并提供了相应的解决方案，帮助读者顺利建立有效的GPU运算环境。

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细数自己搭建TensorFlow-gpu环境中遇到的坑及解决方式：

1、安装anaconda,一路下来点击next，然后默认配置（这里不再细讲）
2、安装装TensorFlow-gpu -->pip install tensorflow-gpu(也可以选择自己想要的版本安装)，注意：现目前TensorFlow-gpu适应python最佳版本为python3.5
3、官网下载cuda，本人下载的是cuda9.0 测试过V9.1与V8.5，9.0版本是稳定的版本
4、下载对应cuda版本的cudnn，官网会有相关提示（本人下载为v7.0.5）
5、双击cuda.exe文件安装，过程中会出现闪屏等状况，都是正常情况，按照默认选择，点next。划重点！下面的步骤很重要！！！
5.1、解压cudnn压缩包，将压缩后的lib/x64，include， bin 下面的文件复制到cuda/v9.0对应的文件夹下
5.2、将lib，lib/x64, include，bin,配置到系统路径中（怎么配环境变量这里也不再累赘）
5.3、在命令提示符窗口中输入：nvcc -V 或者命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装
6、测试TensorFlow-gpu是否能正常运行
测试代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello world')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

6.1、这里有可能出现第一个坑(如果你运行内存足够的大或许可以绕过)，一个内存溢出的错误‘ failed to allocate 10.91G (11715084288 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY’
解决方式：作如下更改：
config = tf.ConfigProto()
#co