tensorflow安装教程gpu1.x
时间: 2024-10-23 16:10:40 浏览: 49
在TensorFlow中安装GPU支持的版本,尤其是针对较旧的GPU比如1.x系列,通常需要几个步骤。这里是一个基本的安装教程:
1. 安装CUDA和cuDNN:
- 首先,访问NVIDIA官网下载适合你系统的CUDA Toolkit(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)。选择对应于你的GPU型号和操作系统的版本。
- 下载并安装CUDA,然后在系统路径添加CUDA的bin目录,以便命令行可以找到它。
2. 安装cuDNN:
- CUDA安装完成后,去NVIDIA Developer网站下载cuDNN库(https://developer.nvidia.com/cudnn)。注意选择与你CUDA版本匹配的cuDNN版本。
- 将cuDNN文件夹放置在合适的路径,并将cuDNN的包含头文件路径添加到环境变量中。
3. 安装TensorFlow-gpu: 使用pip安装带GPU支持的TensorFlow,这会自动检测和配置CUDA和cuDNN:
pip install tensorflow-gpu
如果遇到依赖问题,可能需要手动指定CUDA和cuDNN的安装路径:
pip install tensorflow-gpu --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple --no-cache-dir --global-option="--prefix=/path/to/install" --global-option="--cuda-root=/path/to/cuda" --global-option="--cudnn-root=/path/to/cudnn"
4. 验证安装: 安装完成后,运行Python并尝试导入tensorflow,看看是否能加载GPU加速功能:
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
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