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Anaconda虛擬環(huán)境中安裝cudatoolkit和cudnn包并配置tensorflow-gpu的教程

更新時(shí)間：2025年02月28日 10:38:45 作者：凱_kyle

這篇文章詳細(xì)介紹了如何在Anaconda虛擬環(huán)境中配置PyTorch和TensorFlow-GPU,并提供了詳細(xì)的步驟和注意事項(xiàng),通過(guò)圖文講解的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

前言

建議大家一個(gè)項(xiàng)目一個(gè)環(huán)境。

1. 創(chuàng)建虛擬環(huán)境并安裝cudatoolkit和cudnn包

點(diǎn)擊鏈接：查看tensorflow版本信息以及配對(duì)cudatoolkit和cudnn版本

注意：安裝的tensorflow-gpu、python、 cuda 、 cudnn 版本關(guān)系，一定要對(duì)應(yīng)上！

1）確認(rèn)需要安裝的tensorflow版本，注意是看GPU，這里我以tensorflow-2.10.0為例。大家按需選擇，如果是復(fù)現(xiàn)論文/項(xiàng)目，看作者是否提出版本要求；沒(méi)有的話隨意，但不建議直接用最新版，容易版本沖突。
2）可以看到tensorflow-2.10.0對(duì)python，cuda，cudnn的版本需求，我這里選擇python3.10，cuda11.2，cudnn8.1，記住現(xiàn)在選的版本。

在這里插入圖片描述

1.1 創(chuàng)建虛擬環(huán)境

輸入命令：

conda create -n name python=3.x

name是環(huán)境名
3.x是python版本
如果創(chuàng)建名為tf，python版本為3.10的虛擬環(huán)境，
命令為：conda create -n tf python=3.10

輸入y確認(rèn)下載：

在這里插入圖片描述

安裝成功創(chuàng)建環(huán)境：

在這里插入圖片描述

激活環(huán)境中，命令為activate name：

在這里插入圖片描述

提示：在進(jìn)行1.2部分的操作之前，一定要先進(jìn)入剛創(chuàng)建的環(huán)境，不然后面的操作是在默認(rèn)環(huán)境base上進(jìn)行

1.2 安裝cudatoolkit和cudnn包

1.2.1 安裝cudatoolkit包

在上面我們已經(jīng)知道了tensorflow2.10.0對(duì)應(yīng)的cuda版本為cuda11.2，因此接下來(lái)：

輸入命令：

conda search cudatoolkit

查看可以下載的cudatoolkit安裝包：

在這里插入圖片描述

發(fā)現(xiàn)11.2的版本也有很多，隨便選一個(gè)就行：

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于是執(zhí)行命令安裝cudatoolkit包：

conda install cudatoolkit==11.2.0

同樣輸入“y”確認(rèn)，安裝成功：

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1.2.2 安裝cudnn包

在上面我們已經(jīng)知道了tensorflow2.10.0對(duì)應(yīng)的cuda版本為cudnn8.1，因此接下來(lái)：

跟安裝cudatoolkit步驟一樣，先查看是否有這個(gè)版本，再命令安裝。
通過(guò)conda search cudnn命令查看可下載的版本：

conda search cudnn

找到cudnn8.1版本:

在這里插入圖片描述

執(zhí)行命令安裝cudnn包：

conda install cudnn==8.1.0.77

同樣輸入“y”確認(rèn)，安裝成功：

在這里插入圖片描述

提示：安裝之后的 CUDA 和 cudnn 會(huì)存放在虛擬環(huán)境的 lib 文件夾或者include 文件夾里面。如果直接通過(guò)win+r，cmd，nvcc -V命令會(huì)發(fā)現(xiàn)還是主機(jī)的版本。

2. 安裝tensorflow

確認(rèn)版本，就像我上面說(shuō)的需要安裝tensorflow2.10.0

2.1. 安裝

通過(guò)conda search tensorflow-gpu命令查看可下載的版本：

conda search tensorflow-gpu

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額，沒(méi)有更新到2.10，不過(guò)沒(méi)關(guān)系，我們已經(jīng)知道更新到了2.16版本，
執(zhí)行命令安裝tensorflow：

pip install tensorflow-gpu==2.10.0

速度慢則選用國(guó)內(nèi)源：

pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.douban.com/simple

正在下載：

在這里插入圖片描述

提示：換完國(guó)內(nèi)源，也大概需要10幾分鐘，看網(wǎng)速。

2.2. 驗(yàn)證是否安裝成功

驗(yàn)證是否可以調(diào)用gpu

輸入以下命令：

python

在這里插入圖片描述

測(cè)試1：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)

print返回信息中有GPU信息即可：

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測(cè)試2：

import tensorflow as tf
version=tf.__version__  #輸出tensorflow版本
gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()  #輸出gpu可否使用
print("tf version:",version,"\nuse GPU:",gpu_ok)

驗(yàn)證tensorflow是否能調(diào)用gpu，需要返回 true：

在這里插入圖片描述