tensorflow安装gpu

jeyhan 发布于2023-04-25 19:33 / 1292人阅读

当你准备开始使用TensorFlow进行深度学习时，你会发现使用GPU可以显著提高训练速度。在本文中，我将向您展示如何在Ubuntu上安装TensorFlow GPU版本以及所需的CUDA和cuDNN库。首先，您需要确保您的计算机配备了NVIDIA GPU。您可以使用以下命令检查您的GPU型号：

bash
lspci | grep -i nvidia

接下来，您需要安装CUDA和cuDNN库。这些库是与GPU一起使用的必需品。您可以从NVIDIA的官方网站下载最新版本的CUDA和cuDNN。安装CUDA：

bash
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

安装cuDNN：

bash
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

现在，您可以安装TensorFlow GPU版本。您可以使用pip命令轻松安装TensorFlow GPU：

bash
pip install tensorflow-gpu

安装完成后，您可以在Python中导入TensorFlow并开始使用GPU进行训练：

python
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

如果您的GPU已成功安装并配置，您将看到以下输出：

"/device:GPU:0"

通过使用GPU，您可以加速您的深度学习模型的训练时间。在安装TensorFlow GPU之前，请确保您的计算机配备了NVIDIA GPU，并按照上述步骤安装所需的CUDA和cuDNN库。

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