TensorFlow GPU版本安装步骤-Windows系统

最新推荐文章于 2025-08-27 11:48:35 发布

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#深度学习 #gpu #tensorflow

本文详细介绍了在Windows系统中安装TensorFlow GPU版本的步骤，包括确认显卡CUDA支持、安装CUDA和cuDNN、配置环境变量、创建Anaconda虚拟环境及安装测试TensorFlow GPU。遇到的问题是找不到cusolver_10.dll，解决方法是复制cusolver_11.dll并重命名。测试结果显示GPU运算速度明显快于CPU。

本文由在Windows下安装TensorFlow GPU版本教程-优快云等整理得到。

1、确认显卡是否支持CUDA

1.1 查看显卡信息

打开“设备管理器”，查看显卡信息，如下图所示：
在这里插入图片描述
由上图知，本电脑的显卡为NVIDIA Quadro P400.

1.2 确认是否支持CUDA

网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
经查询可知，该显卡支持CUDA，如下图所示：
在这里插入图片描述

2、安装CUDA

2.1 下载CUDA

网址：https://developer.nvidia.com/CUDA-toolkit-archive
选择想要安装的版本，这里选择CUDA Toolkit 11.1.0 版本，如下图所示：
在这里插入图片描述
点击进去后选择Windows10系统，x86_64架构，以及网络安装方式，然后点击下载，如下图所示：

2.2 设置解压缩安装程序的暂存目录

下载后双击安装，在弹出的对话框中设置压缩安装程序的暂存目录：
在这里插入图片描述

2.3 同意协议并继续

在这里插入图片描述

2.4 选择自定义安装

在这里插入图片描述

2.5 自定义安装选项

在这里插入图片描述
展开CUDA项，取消勾选“Visual Studio Integration”，避免在未安装Visual Studio的情况下出现安装错误，如下图所示：

收起CUDA项，展开“Driver components”项，确认“Display Driver”子项的新版本号与当前版本号，如若当前版本低于新版本，则按照默认设置，即勾选“Display Driver”，如若当前版本高于新版本，则取消勾选“Display Driver”，如下图所示：
在这里插入图片描述
然后点击下一步，后续按默认设置安装完成即可。