23.10.02更新 windows系统下的Tensorflow安装(图多详细)

简介: 23.10.02更新 windows系统下的Tensorflow安装(图多详细)

windows(最高只能到2.10)

硬件要求

具有® CUDA® 架构 3.5、5.0、6.0、7.0、7.5、8.0及以上等。

系统要求

Windows 10 19044 或更高版本,windows11(64 位)

安装步骤

在Anaconda环境中依次输入以下代码

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
python -m pip install "tensorflow<2.11"
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

windows wsl2(最新版)

硬件要求

具有® CUDA® 架构 3.5、5.0、6.0、7.0、7.5、8.0及以上等。

系统要求

Windows 10 19044 或更高版本,windows11(64 位)

安装步骤

第一步:安装Nvidia驱动

找到适合自己的驱动,并下载安装,可能需要魔法

Nvidia驱动网站:https://www.nvidia.com/download/index.aspx

第二步:安装wls2 Ubuntu

用快捷方式win+r打开运行,在运行里面输入cmd打开命令行窗口,运行下面代码

wsl --install

设置用户名和密码,我这里是已经安装了的. 如果界面出不来,上面代码多试几次

第三步:下载Miniconda Linux版

在wsl系统中输入下面代码

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按要求输入回车,看到证书要求信息,一直回车直到出现 Do you accept the license terms? [yes|no]

输入yes

输入回车

再输入yes

完成,输入exit退出Ubuntu系统.

第四步:在Ubuntu的Miniconda中创建虚拟环境

首先进入Ubuntu系统

wsl --distribution Ubuntu

然后输入以下代码,创建虚拟环境

conda create --name tf python=3.9
conda activate tf

环境安装完成

第五步:在Miniconda中安装Cuda并设置默认配置

接下来我们在miniconda中安装

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.8.0
pip install nvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163

如果第二个pip命令安装速度慢可以在命令后面加上清华源

pip install nvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

可以看到下载速度很快啊,很快,安装结束后我们设置默认配置,在命令行输入

CUDNN_PATH=$(dirname $(python -c "import nvidia.cudnn;print(nvidia.cudnn.__file__)"))
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDNN_PATH/lib:$CONDA_PREFIX/lib/
mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'CUDNN_PATH=$(dirname $(python -c "import nvidia.cudnn;print(nvidia.cudnn.__file__)"))' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDNN_PATH/lib:$CONDA_PREFIX/lib/' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

没有返回就是默认配置完成.

第六步:安装 Tensorflow 和 jupyter lab

接下来我们来安装 Tensorflow 和 jupyter lab

pip install tensorflow==2.13.* -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install jupyterlab -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

可以看到,速度是非常快的!

第七步:测试安装是否完毕

在命令行端口输入

jupyter lab

复制框中的任意一个网站然后在浏览器打开

新建一个Notebook然后输入以下测试代码

import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}")
gpu = len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0
print("GPU is", "available" if gpu else "NOT AVAILABLE")

最新版Tensorflow安装完成!


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