安装CUDA, cuDnn, Tensorflow-gpu

最新推荐文章于 2024-09-22 15:41:05 发布
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分类专栏： Python 图像识别 文章标签： tensorflow cuda python
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本文介绍了如何确保CUDA, cuDNN和Tensorflow-gpu版本对应，并详细阐述了安装过程，包括环境变量设置。在安装完成后，通过CMD测试CUDA和Tensorflow-gpu，确认安装成功并能利用GPU进行加速。" 127430537,15182596,PowerMock入门教程：解决Mock测试难题,"['单元测试', 'Mockito', 'PowerMock', '测试框架', 'Java开发']

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1. CUDA cuDnn, Tensorflow-gpu 版本要对应

Tensorflow官网给出的对应关系
一定要注意版本对应关系
比如我要安装Tensorflow-gpu 2.3.0，对应Python版本3.5~3.8， cuDnn版本7.6， CUDA版本10.1

CUDA下载地址

cuDnn下载地址

pip安装Tensorflow-gpu：

pip3 install tensorflow-gpu==2.3.0

2. 环境变量设置

Tensorflow官网给出的环境变量设置规则
CUDA和cuDnn安装完成后，计算机图标上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，系统中已经有了两条：

CUDA_PATH=E:\NVIDIA Computing Toolkit\CUDA\v10.1
CUDA_PATH_V10_1=E:\NVIDIA Computing Toolkit\CUDA\v10.1

我们要在系统变量path里添加CUDA：

PATH=%你自己安装的路径%\NVIDIA Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
PATH=%你自己安装的路径%\NVIDIA Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp

再添加cuDnn变量：

PATH=%你自己解压的路径%\cuda\bin

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