tensorflow gpu环境安装

查看本电脑支持的最高cuda版本：nvidia-smi

在~/.condarc修改conda 源：

channels:

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/

show_channel_urls: true

ssl_verify: false

#如下命令可以查看cudnn8的各个子版本与cuda版本的关系：conda search cudnn=8 --info

conda create -n tensorflow_gpu3 python=3.7 cudnn=7.6.5 cudatoolkit=10.2

conda activate tensorflow_gpu3

pip install tensorflow-gpu==2.11.0

验证是否安装成功

进入python环境：

import tensorflow as tf

tf.config.list_physical_devices('GPU')