🌟TensorFlow GPU版安装指南💪
最近想用TensorFlow加速深度学习任务?别急,按照以下步骤来安装GPU版本吧!👀
首先,确保你的电脑配备了NVIDIA显卡,并且已安装最新驱动程序✅。接着,下载CUDA Toolkit(目前推荐版本为11.2)和cuDNN库,这是支持GPU运算的基础工具📦。记得设置环境变量,把CUDA路径添加到系统PATH中📝。
然后,安装Python虚拟环境,避免影响现有项目conda create -n tf_gpu python=3.8conda activate tf_gpu✨。之后,通过pip安装TensorFlow-GPU:pip install tensorflow==2.5.0(具体版本视需求调整)。如果遇到问题,检查是否与CUDA/cuDNN版本兼容🔍。
最后,运行一个简单的代码测试:import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU')),显示GPU列表即成功🎉!
遵循以上步骤,让你的深度学习之旅更高效!🚀
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