tensorflow GPU下载

### 如何下载支持GPU的TensorFlow版本

#### 确认硬件和软件需求
为了确保能够顺利安装并运行GPU加速版的TensorFlow，需确认计算机已配备NVIDIA显卡，并且安装了合适的CUDA工具包与cuDNN库。这一步骤至关重要，因为不同版本的TensorFlow对于CUDA及cuDNN有着特定的要求[^2]。

#### 获取当前系统的CUDA版本信息
通过命令行或者终端执行`nvcc --version`来查看所使用的CUDA编译器版本号；同时访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cudnn)，找到与之匹配的cuDNN版本进行下载安装。

#### 创建虚拟环境（可选）
建议创建一个新的Python虚拟环境用于隔离依赖关系，可以使用如下命令完成此操作：

python -m venv tensorflow_env
source tensorflow_env/bin/activate  # Linux 或 macOS下激活
.\tensorflow_env\Scripts\activate.bat  # Windows PowerShell下激活

#### 安装pip最新版本
更新至最新的pip可以帮助解决一些潜在的问题，在继续之前先升级pip到最新稳定版:

pip install --upgrade pip setuptools wheel

#### 下载并安装适合的操作系统平台下的TensorFlow-GPU轮文件(.whl)
依据个人电脑的具体配置情况(比如操作系统类型、位数以及Python解释器版本)，前往[pypi官网](https://pypi.org/project/tensorflow/)查找对应的预构建二进制分发包。例如，如果是在Windows上使用Python 3.7，则应寻找形如`tensorflow_gpu-<version>-cp37-cp37m-win_amd64.whl`这样的文件名格式[^4]。

可以直接利用pip来进行安装而无需手动下载wheel文件：

pip install tensorflow-gpu==<desired_version>

这里需要注意的是替换掉上述命令中的`<desired_version>`为实际想要安装的目标版本号。

#### 验证安装成功与否
一旦完成了以上所有步骤之后，可以通过下面这段简单的测试脚本来验证是否正确设置了GPU支持功能：

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:",tf.__version__)
if not tf.test.is_built_with_cuda():
    raise SystemError("TensorFlow was built without CUDA support.")
else:
    print("Built with CUDA support.")

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        for gpu in gpus:
            print(f"Found GPU device: {gpu}")
    except RuntimeError as e:
        print(e)

if tf.test.is_gpu_available(cuda_only=True):
    print("A compatible GPU is available and ready to use!")
else:
    print("No suitable GPU found or TensorFlow cannot access it properly.")