tensorflow2.6.0 GPU版本安装(2024.8重制版)

本文详细介绍了如何在Windows环境下通过Miniconda安装TensorFlow 2.6.0 GPU版本,并配置所需的CUDA组件,确保GPU能够正常工作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

以前装过,现大重装电脑了,需要重装,将以前的错误纠正一下,得到这一篇,包管用。

使用NVIDIA显卡,算力要求大于3.5

从源代码构建  |  TensorFlow (google.cn)知,我们的目标是2.6.0,相应的配置如下(20240803):

step1、

通过miniconda管理安装环境,优点是自动安装依赖,方便快捷。

https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_24.5.0-0-Windows-x86_64.exe

选择python3.9的原因是可以方便升级到tensorflow2.10.0,这一在win下支持gpu的最高版本。

step2、

在搜索栏中搜索miniconda点击进入。

输入:

pip install tensorflow==2.6.0

安装的内容较多,耐心等待。使用加速器更快。

step3、

输入:

pip install pandas matplotlib notebook numpy==1.23 keras==2.6.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

红色字体显示正常

正常网络环境下,安装所需时间不多。

step4、

以上安装完成后,GPU还是不能用,那该怎么办?

需要在miniconda(anaconda)中配置两个CUDA的组件:

conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn
在下载第二个时,消耗时间过多,甚至到20%时网络原因(是服务器的原因不是我网络的原因)导致下载失败。所以找到一篇文章(https://blog.youkuaiyun.com/LIWEI940638093/article/details/113811563)有镜像:
        -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
这个镜像用着还行。

验证:

在miniconda中输入jupyter notebook

验证时间2024.8.3,可以正常使用。

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