如何在tensorflow环境下安装cuda和cudnn

时间: 2023-09-12 12:03:09 浏览: 55
在TensorFlow环境下安装CUDA和CuDNN,需要按照以下步骤进行操作: 1. 安装CUDA 首先需要到NVIDIA官网下载对应版本的CUDA,选择合适的版本并下载。下载完成后,双击安装文件进行安装。 安装时需要注意以下几点: - 选择自定义安装 - 选择安装路径 - 安装时选择安装CUDA Toolkit和相关驱动程序 安装完成后,需要将CUDA路径添加到环境变量中。打开命令行窗口,输入以下命令: ``` setx PATH "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;%PATH%" setx CUDA_PATH "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0" ``` 其中,CUDA版本号根据具体情况进行修改。 2. 安装CuDNN 下载对应版本的CuDNN,选择合适的版本并下载。下载完成后,将文件解压缩到CUDA安装路径下的对应目录中。 例如,如果CUDA安装路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0,那么将解压缩后的文件放置到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64目录下。 3. 配置TensorFlow环境 安装完CUDA和CuDNN后,需要修改TensorFlow的配置文件,以便使用GPU。 打开Anaconda Prompt,进入Python环境,输入以下命令: ``` import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果返回结果为空,则需要修改TensorFlow的配置文件。在Python环境下输入以下命令: ``` import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' ``` 然后打开TensorFlow的配置文件,通常是在C:\Users\用户名\.keras\keras.json或C:\Users\用户名\AppData\Roaming\Python\Python版本号\site-packages\tensorflow\python\keras\keras.json中,将backend改为tensorflow-gpu。 修改完成后,重新运行程序,在Python环境下输入以下命令: ``` import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果返回结果不为空,则说明TensorFlow已经成功配置GPU环境。

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