轻松驾驭 TensorFlow-GPU，开启深度学习之旅

2023-12-08 17:03:13

技术指南：搭建深度学习环境 - TensorFlow-GPU

TensorFlow-GPU 是一个开源机器学习库，可利用图形处理单元 (GPU) 的强大功能来加速计算。对于需要大量计算的深度学习任务，它是一个不可或缺的工具。本指南将详细介绍在不同平台上设置和使用 TensorFlow-GPU 的步骤，帮助你为深度学习项目奠定坚实的基础。

系统要求

操作系统：Windows、Linux 或 macOS
Python 版本：3.6 或更高版本
NVIDIA GPU：CUDA 能力为 3.5 或更高版本
CUDA Toolkit：与你的 GPU 兼容的最新版本
cuDNN：与 CUDA Toolkit 版本兼容的最新版本

安装

1. 安装 CUDA Toolkit

从 NVIDIA 网站下载并安装与你的 GPU 兼容的 CUDA Toolkit。

2. 安装 cuDNN

从 NVIDIA 网站下载并安装与你的 CUDA Toolkit 版本兼容的 cuDNN。

3. 安装 TensorFlow-GPU

使用 pip 命令安装 TensorFlow-GPU：

pip install tensorflow-gpu

环境变量设置

Windows：

在环境变量中添加以下内容：
- CUDA_PATH：指向 CUDA Toolkit 安装目录
- CUDNN_PATH：指向 cuDNN 安装目录
- PATH：添加 CUDA Toolkit 的 bin 目录

Linux/macOS：

在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中添加以下内容：

export CUDA_PATH=/path/to/CUDA_Toolkit
export CUDNN_PATH=/path/to/cuDNN
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_PATH/lib64:$CUDNN_PATH/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$CUDA_PATH/bin:$PATH

验证安装

要在 Python 中检查 TensorFlow-GPU 是否已正确安装，请运行以下代码：

import tensorflow as tf

# 打印可用设备
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

# 创建 TensorFlow 会话
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

如果看到 GPU 设备的输出，并且会话日志中显示设备放置，则表示 TensorFlow-GPU 已成功安装。

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