win10+tensorflow2.7-gpu安装

在cmd输入：nvidia-smi

如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了

点击这里查看
所以我选 t e n s o r f l o w 2.7 − p y t h o n 3.8 − c u d a 11.2 − c u d n n 8.1 tensorflow2.7-python3.8-cuda11.2-cudnn8.1 tensorflow2.7−python3.8−cuda11.2−cudnn8.1

cuda11.2-win10下载

直接运行.exe解压安装一路next就可以了

cudnn11.2-v8.1下载。下载cudnn需要登录。如果没有账号，先注册账号即可。

1. 解压下载的cudnn的zip文件
   
2. 将文件复制到cuda的安装路径中，默认是：
   C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2
3. 将相关路径添加到环境变量中
   1. C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2bin
   2. C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2libx64
   3. C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.2libnvvp
      
      

使用命令：pip install tensorflow-gpu==2.7.1

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices())

输出：

[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'),
PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

说明我有一张cpu和一张gpu

import tensorflow as tf
x = tf.constant([1])
print(x.device)

输出：

'/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0'

说明安装 t e n s o r f l o w 2.7.1 − g p u tensorflow2.7.1-gpu tensorflow2.7.1−gpu成功了，可以直接使用进行加速训练了。如果对你有参考作用的话，就点个赞帮助其他在冗余资料中苦苦搜寻的兄弟姐妹们吧。