tensorflowGPU版在linux上的安装

tensorflow、cuda、cudnn的版本号要一一对应才行，这里选择的是tensorflow2.6.0、cuda11.2、cudnn8.1。

一、在anaconda中创建tensorflow2.6.0的虚拟环境，然后安装tensorflow2.6.0的GPU版，命令如下：

conda create -n tf26 python=3.6

进入tf26的虚拟环境

conda activate tf26

安装tensorflow2.6.0 gpu版

pip install tensorflow-gpu==2.6.0

二、去nvidia下载对应的cuda版本进行安装

去nvidia官网下载需要版本的cudnn

配置环境变量

export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
#export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

三、安装cudnn

去nvidia官网下载需要的cudnn版本，然后进行解压，会生成cuda这样一个文件夹，执行以下命令即可：

cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

最后测试一下tensorflow是否可以调用GPU

不会安装的可以联系我QQ2508874799