1. 安装 TensorFlow GPU 版本

在开始之前，请确保已安装支持 GPU 的 TensorFlow 版本。
👉 安装命令： 

pip install tensorflow-gpu
GPU_Setup

2. 验证 GPU 是否可用

运行以下代码检查 TensorFlow 是否成功识别 GPU： 

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

如果输出显示 GPU 设备，则配置成功！

Verify_GPU

3. 配置 CUDA 和 cuDNN

  • CUDA 版本：需与 TensorFlow 兼容（如 TensorFlow 2.10 需 CUDA 11.2）
  • cuDNN 版本：需与 CUDA 匹配（例如 cuDNN 8.1.0 对应 CUDA 11.2）
  • 安装路径：CUDA 官方安装指南
  • cuDNN 安装：cuDNN 官方文档

4. 常见问题排查

  • 驱动未安装？请查看 NVIDIA 官方驱动下载
  • 环境变量错误？需设置 CUDA_HOME 和 LD_LIBRARY_PATH
  • 显存不足？尝试降低 batch size 或使用混合精度训练 🔄

5. 扩展阅读

如需了解如何安装 TensorFlow，请访问 /tensorflow/guides/install 查看详细步骤。