tensflow环境配置gpu

TensorFlow 环境配置 GPU 需要在安装 TensorFlow 之前确保您的系统上已经安装了 NVIDIA 的 GPU 驱动程序，并且需要有支持 GPU 计算的 CUDA 和 cuDNN (CUDA Deep Neural Network Library)。以下是基本步骤：

1. **检查硬件**:
- 确保您的计算机上有一块 NVIDIA GPU，并确认它已启用并支持计算。

2. **安装 NVIDIA 驱动**:
- 参考 NVIDIA 官方网站下载适用于您系统的最新驱动程序并安装。

3. **安装 CUDA**:
- 下载 CUDA Toolkit，选择对应您的操作系统版本（如 Windows、Ubuntu 或 macOS）。安装时选择“仅安装工具”选项，因为 TensorFlow 自带了 cuDNN。

4. **安装 cuDNN**:
- 如果 CUDA 已经安装，通常会在其中包含 cuDNN。如果没有，可以从 NVIDIA Developer Zone 下载 cuDNN 并按照指示安装。

5. **配置环境变量**:
- 在操作系统层面设置 PATH 环境变量，使其指向 CUDA 和 cuDNN 的 bin 目录，便于命令行工具识别。

6. **验证安装**:
- 运行 `nvidia-smi` 命令查看GPU状态；在 Python 中通过 `tensorflow.python.platform.test.is_gpu_available()` 来检测 GPU 是否可用。

7. **安装 TensorFlow with GPU**:
- 使用 pip 安装 TensorFlow-gpu 版本：

     pip install tensorflow-gpu

8. **启动 TensorFlow**:
- 创建一个简单的脚本来测试 GPU 加速：

     import tensorflow as tf
     print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))