win10系统 tensorflow-gpu 2.6

因为30系显卡不能再使用tf1,所以没办法安装tf2版本。

1、显卡驱动

升级自己的显卡驱动,其实只要最近升级过一般都可以的。

2、CUDA && CUDNN

首先我们来看看对应的版本关系。这里只需要安装3070显卡即可。 v11.1个版本的cuda和对应的cudnn都可以用,其他版本可以去官网查看

这里提供11.1所需的安装包

阿里巴巴云

百度网盘

链接:提取码:1111

先安装cuda,

(这只是一个临时文件夹,用于安装

解压后将cudnn文件夹中的binlib三个文件夹粘贴到安装目录中,如果安装过程中没有修改,默认在

C:FilesGPUCUDAv11.1

做完这几项后,添加路径到环境变量如图,注意使用新添加,不能浏览添加

此时cuda已经安装配置完毕

3、安装tf

直接安装,使用cmd或者直接在2.6.0 -gpu中下载

 pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.6.0

@ >

全部完成后

尝试运行代码

 import tensorflow as tf
import timeit

with tf.device('/cpu:0'):
    cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
    cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
    print(cpu_a.device, cpu_b.device)

with tf.device('/gpu:0'):
    gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
    gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
    print(gpu_a.device, gpu_b.device)

def cpu_run():
    with tf.device('/cpu:0'):
        c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)
    return c

def gpu_run():
    with tf.device('/gpu:0'):
        c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)
    return c


cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('warmup:', cpu_time, gpu_time)


cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('run time:', cpu_time, gpu_time)

至此,安装结束。上次安装tf-gpu的时候,遇到了很多小问题。这一次,是一波波。幸运的是,如果有什么问题,请留言讨论。

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THE END
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