Tensorflow-gpu2.0.0安装【显卡型号：GTX1050 TI】

news/2024/11/17 5:35:43/

声明：本次组合为【anacond3 + tf2.0（gpu）+ cuda10.0 + cudnn7.6.5 + 笔记本gtx1050 ti】

第一步:下载并安装anacond3

略，我个人是下载最新版的
附上下载地址:
https://www.anaconda.com/products/individual#download-section

第二步；下载CUDA

下载地址;https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
1选择10.0版本
在这里插入图片描述 2.选择合适自己计算机配置的版本并下载
3.安装cuda10.0
下载后得到一个exe文件，双击打开，选择自定义安安装，
，点击NEXT按钮进入安装程序选择列表。在CUDA选项卡下，取消勾选“Visual Studio Intergration”一项。（这是因为我们并没有使用Visual Studio开发环境）在“Driver Components”选项卡下，比较当前版本信息和安装版本信息。若当前版本高于安装版本，则取消勾选“Display Driver”；若当前版本低于或等于安装版本，保留默认信息安装即可。
安装完毕后在CMD下执行：nvcc-v出现如下则cuda安装成功
在这里插入图片描述

第三步：下载CUDNN

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
备注;cudnn下载前需要注册登录
在这里插入图片描述
下载后解压，将文件名更改为cudnn765,然后将文件复制到：
C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v10.0 下

第四步：添加环境变量

在系统环境变量中添加新的环境变量：
1.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn765\bin
2.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
3.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
注意共三个才完整。

第五步：验证是否安装成功

进入python环境下，输入：

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
#最后返回True说明安装成功

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