tensorflow-gpu版本安装及深度神经网络训练与cpu版本对比 _生活百科

tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图
一般情况1.0已经足够，但是如果要进行深度神经网络的训练，当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。
其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法)，
CPU安装比较简单：
pip install tensorflow-cpu一、查看显卡日常CPU足够，想用GPU版本，要有NVIDIA的显卡，查看显卡方式如下：

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二、查看版本对应关系然后我们需要去下载NVIDIA驱动CUDA以及支持神经网络训练的CUDNN模块：（重点，其中需要查看自己NVIDIA版本 Python版本 CUDNN版本是否匹配）

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下载CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive
三、安装cudnnCUDA安装完毕后，需要安装支持神经网络训练的CUDNN模块，下载 cuDNN，下载之前需要先注册一下 Nvidia 的账号，下载地址为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载完成之后将其解压，解压之后的目录如下：

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需要将以上三个文件复制到CUDA的安装目录中，通过上面的安装，我们将CUDA安装到了C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3中。
四、安装anaconda安装Anaconda:
然后最好是使用anaconda安装tensorflow，先去安装anaconda,详细教程传送门：https://blog.csdn.net/fan18317517352/article/details/123035625
【tensorflow-gpu版本安装及深度神经网络训练与cpu版本对比】其实如果不想麻烦的配置环境变量，可以在安装Anaconda过程中选择JUST ME，然后将Anaconda加入环境变量。

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然后直接就可以在anaconda里选择tensorflow-gpu进行安装，安装完毕后，查看能否支持gpu:
import osimport tensorflow as tfprint(tf.test.is_gpu_available())gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')cpus = tf.config.list_physical_devices('CPU')print(gpus, cpus)from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices())如果输出如下，则说明可以使用GPU
（注意，真的只是可以使用，不代表可以用了，自己体会，我曾经被坑了好久）：

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五、测试（重点干货来了）import os# 指定使用0卡os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"如果提示缺少dll文件，去这个网址找：https://cn.dll-files.com/cudart64_110.dll.html 缺啥找啥，看链接后缀
然后训练模型，发现只能训练前馈神经网络，速度还很慢，训练深度网络时，直接内存不足，但原因可能是由于缺少文件：
Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)