tensorflow2.0 GPU安装教程(简单有效)

首先一共需要安装两个东西：CUDA和cuDNN

1.1. 检查显卡版本：点击英伟达显卡控制界面，查看自己的显卡型号，即支持的最高版本的CUDA，该版本以下的CUDA都可安装。

1.2. 安装CUDA：
1.2.1 安装对应版本的cuda,cudnn 从这里看对应版本：对应版本

1.2.2 CUDA安装网址，选择一个版本安装

1.2.3 下载exe文件到本地

1.2.4 安装界面步骤后续更新

2.1 下载cudnn文件：CUDNN下载


Note：如果要下载cuDNN，必须要登录NVIDIA的账户。登录完成后才能下载。没登录过的先注册
2.2 配置cudnn文件-cudnn不是应用程序，而是几个文件包，下载后将其复制到CUDA 的目录下即可。
2.2.1 将下载的文件解压后会看到以下文件

2.2.2 将以下文件复制到CUDA安装的该目录下。路径如下：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2

3.1 添加以下环境变量
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2include
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2lib
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2libnvvp
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2bin

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.__version__)