最简单的最省事的win10 tensorflow-gpu安装

本文提供了一种在Windows 10环境下,使用Anaconda进行TensorFlow-GPU快速安装的方法,包括更新Anaconda包、创建虚拟环境、安装TensorFlow-GPU及验证步骤。
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最简单的最省事的win10 tensorflow-gpu安装
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1. 官网安装anaconda

anaconda官网

2. 更新anaconda包
C:\Users\admin> conda update conda
C:\Users\admin> conda update anaconda
C:\Users\admin> conda update python
C:\Users\admin> conda update --all
3. 创建虚拟环境
C:\Users\admin> conda create --name tf-gpu
4.从Anaconda Cloud Repositories安装TensorFlow-GPU
C:\Users\admin> conda activate tf-gpu
(tf-gpu) C:\Users\admin> conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
(tf-gpu) C:\Users\admin> conda install -c anaconda cudatoolkit
(tf-gpu) C:\Users\admin> conda install -c anaconda cudnn
5.验证
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
6.安装keras-gpu
(tf-gpu) C:\Users\don\projects>conda install keras-gpu

详情参见:https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/The-Best-Way-to-Install-TensorFlow-with-GPU-Support-on-Windows-10-Without-Installing-CUDA-1187/

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### 在 Windows 11 上安装新版 TensorFlow-GPU 的教程 为了成功在 Windows 11 上安装带有 GPU 支持的新版 TensorFlow,需要特别注意版本之间的兼容性问题。以下是详细的说明: #### 1. **确认硬件需求** 确保计算机配备了支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡,并且驱动程序已经更新至新版本。对于 RTX 系列显卡(如 RTX 3070),推荐使用新的 NVIDIA 驱动程序以获得佳性能和支持[^2]。 #### 2. **选择合适的 Python 和 TensorFlow 版本** 目前,TensorFlow 官方支持的新稳定版本可能依赖于特定的 CUDA 和 cuDNN 版本组合。建议使用 Python 3.8 或更高版本作为基础环境,因为较新版本的 TensorFlow 对这些解释器有更好的支持[^4]。 #### 3. **安装 Anaconda** Anaconda 是一种流行的科学计算发行版,它简化了许多数据科学工具包的管理过程。可以通过运行 `Uninstall-Anaconda3.exe` 来卸载现有版本(如果存在冲突的话)[^1]。接着从官方渠道重新下载适合操作系统的新版本并完成安装。 #### 4. **设置 CUDA 工具集** 根据当前可用的信息,假设目标是部署 TensorFlow 2.x,则需考虑如下搭配方案之一: - 如果采用 TensorFlow 2.10.0 (截至撰写本文为止),则应配合 CUDA Toolkit 11.2 及 cuDNN SDK v8.1。 此部分具体实现步骤包括但不限于访问 NVIDIA 开发者门户网站获取对应资源文件;解压后将其路径添加到系统变量 PATH 中去以便后续调用正常工作。 #### 5. **通过 Conda 创建虚拟环境并安装必要组件** 利用 conda 命令创建一个新的隔离型开发空间,指定所需的 python 解释级别以及引入 tensorflow-gpu 软件包实例化项目所需的所有依赖项。例如执行下面这条命令即可达成目的: ```bash conda create -n tf_gpu_env python=3.8 conda activate tf_gpu_env pip install tensorflow-gpu ``` #### 6. **验证安装是否成功** 后一步至关重要——测试整个链条能否无缝协作运转起来。打开任意 IDE 编辑窗口或者直接切换进入交互模式终端界面尝试加载模块看看有没有报错现象发生。简单示例代码片段如下所示: ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) ``` 上述脚本能够打印出实际探测得到的数量值,如果有数值大于零即表明一切准备就绪! --- ###
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