以前只是說用Tensorflow學(xué)習(xí)，然后就沒有想著用GPU，訓(xùn)練想著就用CPU就可以，最近想用GPU跑一下，發(fā)現(xiàn)里面的坑還是挺多的，主要還是一開始沒注意版本的問題。

1、如果你已經(jīng)安裝好了，可以看一下是不是支持GPU的版本（既然都看教程了，那大概率不是）：

2、如果不是請卸載當(dāng)前的tensorflow

3、安裝CUDA支持。

重要的話先說了，一定要看清版本，版本不對（太低或者太高）均不可以。

python的環(huán)境不再贅述了。

英偉達(dá)的驅(qū)動(dòng)一般你有顯卡就肯定是有的（現(xiàn)在應(yīng)該也沒有太舊版本的驅(qū)動(dòng)了吧，不行就更新一下，這個(gè)window很容易的）。

在英文官方文檔中，可以直接在conda-forge來下載cuda11.2，但是用搜索引擎在中文社區(qū)的教程中均沒有使用該命令，下面僅復(fù)制相關(guān)命令，但是由于發(fā)現(xiàn)英文文檔晚了，所以沒有嘗試。

下面是一般中文社區(qū)的教程修改的

看一下你的英偉達(dá)顯卡支持的cuda版本，就是支不支持cuda11.2（只要不是太老的顯卡應(yīng)該都是支持的，必須是11.2，因?yàn)樗膒ypi的與構(gòu)建版本就是基于11.2的。

我一開始就是因?yàn)槲业腞TX3070可以裝到最新的cuda12.0，直接裝了個(gè)cuda12.0，所以tensorflow就根本沒辦法調(diào)用GPU）。

安裝CUDA Toolkit 11.2.0（其中就帶著CUPTI）

下載完成直接安裝就可以了，然后一點(diǎn)需要注意的是，CUDA Toolkit?11.2.0全部裝完是需要有Visual Studio 2019（你現(xiàn)在直接下載安裝的是Visual Studio?2022），用的是里面的C++組件。因此你可以安裝舊版本的Visual Studio?2019，或者直接在安裝的時(shí)候選擇自定義把Visual Studio Integration勾選掉就行了，這樣就不會(huì)報(bào)（沒有Visual Studio）的錯(cuò)了。

安裝cuDNN SDK 8.1.0

下載cuDNN必須要注冊NVIDIA賬號（免費(fèi)的，你就直接走流程就可以了），然后進(jìn)來同意，選擇歷史版本，選Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, 2021), for CUDA 11.0,11.1 and 11.2。

下下來是個(gè)壓縮文檔，直接解壓，按說是將其cudnn-10.2-windows10-x64-v8.1.0.77.zip\cuda\文件夾里的全部復(fù)制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2這里。

但是我參考tensorflow中文官方網(wǎng)站的相關(guān)文檔：

就是將cudnn的放在一個(gè)新建的C:\tools\路徑下面，所以我也是這樣做的，請?jiān)谙到y(tǒng)環(huán)境變量$PATH上添加如下的路徑。

TensorRT

TensorRT是可選的，就沒裝，一般中文社區(qū)教程也沒見過裝的。

4、安裝Tensorflow2.10

最后吐槽一下，tensorflow的中文官方網(wǎng)站感覺真的不如英文寫的好，能看英文官方還是看英文吧。