1 准备工作

1.1 硬件要求

• 检查自己有没有NVIDIA GPU
• 检查自己的GPU算力是否达到3.5以上，点击这里进行查看gpu算力，可能你的显卡在上面查不到算力（比如mx150、mx250、mx350等），那么你需要通过其他的方式去查找算力

1.2 软件要求

tensorflow-gpu 依赖cuda、以及cudnn

查看自己的gpu支持cuda的版本，并进行下载对应版本的cuda，和cudnn

安装过程中，cuda安装在哪无所谓。默认会安装到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit，并将该目录添加至环境变量。

要是自定义安装目录，需要自行将目录添加至环境变量

cudnn得到的是一个压缩包，里面是一堆文件，将其中的文件复制到对应cuda目录下即可

2 安装

• 安装tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==2.5.0 -i https://pypi.douban.com/simple

• 检查是否能够使用GPU

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print('CPU:', tf.config.list_physical_devices('GPU'))

3 可能遇到的问题

3.1 问题一：上面红框中的文件找不到

报错缺失的文件都在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin中，将找不到的文件复制到C:\WINDOWS\System即可解决