GPU版(2023)的Tensorflow安装(GTX1060)

一、Anaconda虚拟环境的创建
1、cmd进入命令行,输入:
conda create -n py38 python=3.8
-n:自定义的虚拟环境名,我的虚拟环境为py38;
后选定python版本,选择python 3.8;
二、检查cuda与cudnn版本号
1、激活已创建好的虚拟环境,命令行输入:
conda activate py38
2、命令一:用于检查当前的cuda版本号
conda search cuda

3、命令二:用于检查当前的cudnn版本号
conda search cudnn

三、安装对应的cuda与cudnn版本,不用预装cuda和cudnn
1、选择最终的cuda和cudnn搭配组合:
conda install cudatoolkit=10.1.243
conda install cudnn=7.6.5
pip install tensorflow-gpu==2.2.0
同时,GPU对应版本查询网址:
Tensorflow官网

2、问题解决
2.1、问题描述一
按照上文提到的命令依次安装,出现
TypeError: Descriptors cannot not be created directly(局部错误)
解决方法(成功):
pip install protobuf==3.19.0
2.2、问题描述二(成功)
Could not load dynamic library cudart64_101.dll(局部)
解决方法:
下载cudart64_101.dll文件
文件资源网址:
cudart64_101.dll
3、最终成果检测命令及结果展示
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
tf.test.is_gpu_available()
结果展示:


本文详细介绍了如何在配备GTX1060显卡的设备上使用Anaconda创建虚拟环境,并安装特定版本的CUDA10.1.243和CUDNN7.6.5,以配合Tensorflow-gpu2.2.0。过程中解决了Descriptors创建直接错误和cudart64_101.dll缺失的问题,最后通过代码验证GPU支持。
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