TensorFlow 是一个广泛使用的机器学习框架，支持 GPU 加速可显著提升训练效率。以下是使用 GPU 的关键步骤和注意事项：

1. 硬件与软件要求 💻

  • GPU 硬件：NVIDIA 显卡（支持 CUDA）
  • 驱动程序：安装最新版 NVIDIA 驱动（图片：GPU_驱动程序）
  • CUDA/cuDNN：匹配 TensorFlow 版本的 CUDA 和 cuDNN（图片：CUDA_cuDNN版本）
  • Python 环境：推荐使用 Anaconda 管理依赖（图片：Python_环境配置）

2. 配置 GPU 环境 🛠️

# 安装 TensorFlow GPU 版本
pip install tensorflow

📌 确保已安装 NVIDIA CUDA 工具包（图片：CUDA_工具包安装）

3. 验证 GPU 支持 🧪

import tensorflow as tf
print("GPU 是否可用：", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
  • 若输出显示 GPU 信息，说明配置成功（图片：TensorFlow_GPU验证）

4. 加速实践示例 📈

  • 图像识别：使用 tf.data.Dataset 加载数据并利用 GPU 训练（图片：TensorFlow_GPU训练）
  • 自然语言处理：在 tf.keras 中启用 GPU 加速的 LSTM 模型（图片：Keras_GPU应用）

5. 常见问题解决 💡

  • 无法识别 GPU：检查驱动和 CUDA 版本是否匹配（图片：GPU_版本冲突）
  • 内存不足：通过 tf.config.set_visible_devices 限制 GPU 内存（图片：TensorFlow_内存管理）

🔗 点击扩展阅读：TensorFlow 安装指南
🔧 遇到问题可参考 TensorFlow GPU 配置文档 进一步排查

TensorFlow_GPU加速
CUDA_工具包安装