TensorFlow GPU 使用教程 🚀

环境准备 🛠️

1. 安装 CUDA Toolkit
   下载并安装与你的 NVIDIA 显卡兼容的 CUDA Toolkit

   

2. 安装 cuDNN
   配套安装 cuDNN 库以支持深度学习优化

   

3. 配置 TensorFlow GPU 版本
   通过 pip 安装 tensorflow-gpu 或使用 TensorFlow 官方镜像加速下载

   

GPU 验证与使用 🧪

• 运行以下代码确认 TensorFlow 是否检测到 GPU：

  import tensorflow as tf
  print("GPU 可用性:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
  

  

• 使用 tf.device('/GPU:0') 显式指定 GPU 计算设备

  with tf.device('/GPU:0'):
      # GPU 计算代码
  

优化技巧 🔧

• 混合精度训练：启用 tf.keras.mixed_precision.Policy 提升训练效率

  

• 分布式训练：通过 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多 GPU 协同训练

  

扩展阅读 📚

• TensorFlow 基础教程（推荐先掌握基础概念）
• GPU 加速最佳实践（深入优化技巧）

📌 请确保你的显卡支持 CUDA 并已安装驱动，否则 GPU 功能将无法启用！