显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle

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分类专栏： python 环境搭建 文章标签： python 人工智能 深度学习
于 2022-04-27 07:23:50 首次发布
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本篇博客指导如何在配备3050ti等安培架构GPU的设备上安装PaddlePaddle。推荐使用CUDA11.2和cuDNN8.1，以确保最佳性能。首先从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN，然后通过pip安装PaddlePaddle-gpu版本2.2.2.post112。遵循这些步骤，安装过程应能顺利完成。

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3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle

官网原话

如果您使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11.2
如果您使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优

其他配套

根据CUDA版本确定需要的python，tensorflow，cudnn版本
确定软件版本后，到官网下载对应版本的软件
CUDA：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

cuDNN：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

这里需要下载CUDA11.2 cuDNN8.1
安装paddlepaddle命令：python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

一切顺利

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### 安装配置TensorFlow于配备3050ti显卡的设备 #### 选择合适的软件版本 为了确保兼容性和性能优化，在Windows操作系统上安装带有GPU支持的TensorFlow时，需谨慎选择各组件版本。对于NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti显卡而言，建议采用Python 3.7，并搭配特定版本的CUDA Toolkit (11.2.1) 和 cuDNN (8.1)，以及相应版本的TensorFlow-GPU (2.5)[^3]。 #### 配置环境变量 完成上述驱动程序与库文件的下载后，应当正确设置系统的环境路径，使得命令提示符能够识别nvcc编译器及其他必要的工具链。这一步骤通常涉及编辑系统属性中的`Path`环境变量，加入CUDA bin目录的位置。 #### 使用Anaconda简化依赖管理 考虑到多包管理和虚拟环境隔离的需求，推荐通过Anaconda来构建开发环境。可以利用Conda指令快速建立一个新的工作区并安装所需的全部依赖项： ```bash conda create -n tf_gpu python=3.7 conda activate tf_gpu pip install tensorflow-gpu==2.5.0 ``` 此过程会自动处理大部分复杂的依赖关系调整问题[^4]。 #### 测试安装成果 最后，可通过简单的Python脚本确认TensorFlow能否正常调用到本地存在的GPU资源： ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow version:",tf.__version__) gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: print("GPUs Available:") else: print("No GPU available.") for gpu in gpus: print(gpu) ``` 如果一切顺利的话，这段代码应该返回类似于以下的信息，表明已经成功启用了GPU加速功能[^2]: ``` TensorFlow version: 2.5.0 GPUs Available: PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU') ```
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