Tensorflow gpu版本安装总结

最新推荐文章于 2025-08-27 11:48:35 发布
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#自然语言处理 #深度学习

本文详细记录了在Windows10环境下，使用Python3.6与TensorFlowGPU1.12进行GPU环境搭建的过程。包括CUDA Toolkit 9.0与cuDNN v7.1的下载链接及配置步骤，分享了初次启动GPU时遇到的问题及解决经验。

环境信息

windows 10

python 3.6

tensorflow gpu 1.12

CUDA Toolkit 9.0 链接：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

cuDNN v7.1 链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

环境信息配置和cudnn到cuda的文件移动可以参考，网络上的文章。

GPU第一次启动的时候非常慢，CPU也会飙高，一度导致我以为安装还是有问题。

但后面耐心等待，还是运行成功了。后面的启动也非常快。

希望大家可以安装顺利！

 

TensorFlow GPU版本安装（Windows）
bookye_的博客
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Windows使用TensorFlowGPU版本
tensorflow-gpu安装
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11-02
tensorflow-gpu版本的 实测win7,8,10都可以使用，对应的python版本是3.6的
TensorFlow的GPU版本
Tifa_Best的专栏
12-26 437
记载下我再弄TensorFlow的GPU版本中遇到的些事情，是些在网上不容易查到的吧。总而言之，就是多看官方文档和源码。 编译TF时，尽量安装官方已经验证的cuda等组合 经过测试的构建配置这个网页的英文版更全面些。 TensorRT in TensorFlow (TF-TRT)和TensorRT不是一回事情。我之前就搞混淆了。TF-TRT只是提供了必要的绑定（binding，猜测是类似于映射的概...
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### Tensorflow GPU 版本安装指南 #### 一、前言 随着深度学习技术的不断发展，TensorFlow作为其中的一种主流框架被广泛应用于科学研究与工程实践中。为了提高模型训练的速度，通常会选择具有强大计算能力的GPU来...
查看TensorFlow的版本以及安装路径
04-16
总结来说，检查TensorFlow版本和安装路径是确保你能够有效地利用TensorFlow进行机器学习项目的关键步骤。通过上述方法，你可以确认安装的TensorFlow版本是否与你的硬件兼容，以及了解如何优化性能。对于GPU支持的...
用 conda 安装 tensorflow-gpu
Joe_Hall_Lee的博客
06-25 942
后来发现这样直接不安装其他依赖也会有问题，因为很多库如果不安装别的依赖是用不了的，手动安装所有需要的依赖又太麻烦。于是换了一种方法，写一个 constraints.txt 文件作为约束，在安装其他库的时候就不会改变约束文件中库的版本了，我的约束文件目前有这些库。最近遇到了安装 TensorFlow 但无法识别 GPU 的问题，折腾了半天终于安装成功，总结一下安装步骤，前提是电脑里已经有 CUDA 了。每台电脑的环境都不一样，这种方法只针对此时此刻我的电脑有用，记录一下。然后再安装想装的库，比如这样。
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06-09 2917
TensorFlow、Torch的cpu版本安装简单，但是gpu版本安装有诸多限制，容易出很多问题。在此记录一下解决方法。
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04-21 986
本文在win11环境下安装GPU加速的tensorflow相比于CPU版本，需要安装cuda cudnn使用gpu：GTX4060安装工具：anaconda。
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QinZheng7575的博客
07-29 3272
吐槽！ tensorflow的cpu和gpu是两个不同版本，需要在两个环境 草，咋这么麻烦，不如pytorch用gpu多方便 还有安装版本一大堆还要考虑适配真的恶心 为啥一大堆这种历史遗留版本啊驱动啊问题，啥时候能让开发者傻瓜安装 解决 听完了吐槽，现在说一下我的安装过程 CPU版 annaconda创建一个新的环境，其中python是3.5.6 然后conda install tensorflow 完了之后，再vscode新建一个文件夹，我是直接把以前pytorch的.vscode文件夹复制过来了，就省的
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好想去看海
12-03 222
安装tensorflow conda info --envs conda create --name tensorflow-gpu python=3.6 activate tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==2.0.1 conda info --envs 安装pytorch pip install torch1.7.0+cu101 torchvision0.8.1+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pyt
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