tenssor flow-gpu 2.3バージョンのインストール手順

一、ハードウェア要求
まず、TensorFlow-gpuはCPUバージョンとは違って、GPUバージョンはGPUハードウェアのサポートが必要です。TensorFlowはNVIDIAグラフィックスに対するサポートが完備されています。
NVIDIAビデオカードに対して、計算力は3.5以下であることが要求されます。計算力の参考：
http://developer.nvidia.com/cuda-gpus
ドライババージョンの注意：NVIDIAドライバは41.8 x以上のバージョンが必要です。コマンドラインに入力できます。
nvidia-smi
コマンドはドライバのバージョンを表示します。

私たちは上記の条件を満たすドライバを見ることができます。そこで私達は正式にテナントflow-gpuをインストールすることができます。
TensorFlow-gpuバージョンには二つの重要な依存ライブラリがあります。それぞれCUDAとCdnnです。まずCUDAの設置方法を紹介します。
tenssor flow-gpu 2.3.0バージョンにとって、CUDAのバージョンは10.1必要で、cudnnバージョンは7.6以下が必要です。
二、CUDAとcudnnの取り付け
1、本機のCUDAドライバの適応バージョンを確認します。
デスクトップの右ボタンは英偉達コントロールパネルを開けて、ヘルプ->>システム情報->コンポーネントをクリックします。

本機がサポートしているのはCUDA 10.2バージョンで、より高いバージョンはサポートされていないということです。ドライバがアップグレードされたら、より高いバージョンをサポートしてくれるかもしれません。アップグレードしないかもしれません。
したがって、10.2および以下のバージョンをインストールしなければなりません。つまり、CUDA 0.1バージョンを正常にインストールすることができます。
2、CUDAとcuDNNをダウンロードします。
CUDA 0.1ダウンロードページ:
https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base
cuDNNダウンロードページ:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
必ずあなたがダウンロードしたCUDAバージョンと一致するバージョンをダウンロードしたいです。ここでダウンロードしたのは

3、CUDAとcudnnを取り付ける
あなたがダウンロードしたCUDAを見つけたら、次のステップをクリックしてインストールすればいいです。もちろんカスタムしたいなら、選択したインストールパスを覚えてください。ご本人はデフォルトのインストール先をおすすめします。
CUDAのインストールが完了したら、コマンドラインのウィンドウを開き、nvcc-Vを実行します。成功すれば、cudaバージョン番号を返します。

解圧cuDNN圧縮バッグは、bin、include、libディレクトリが見られます。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computting Toolkit\CUDAを開けてください。これはあなたのCUDAのインストールのデフォルトアドレスです。もしインストールパスをカスタマイズしたら、カスタムパスを開けてください。

あなたがインストールしたバージョンのディレクトリを見つけて、bin、include、libディレクトリを開けて、cuDNN圧縮パッケージ内の対応するファイルをbin、include、libディレクトリにコピーします。
注意：ファイルをbin、include、libディレクトリにコピーするので、ディレクトリをコピーするのではありません。
4、環境変数を追加する
システム環境変数のPathエントリにいくつかのパスを追加する必要があります。

クリック:新規作成
次の二つのパスをコピーして貼り付けます。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computting Toolkit\CUDA\v 10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computting Toolkit\CUDA\v 10.1\libnvp
最後にクリックして確認すればいいです。
注意：あなたがインストールするパスを選択してください。私はデフォルトのインストールパスを使っています。上の二つのパスです。カスタムパスなら、自分で選んだパスを記入してください。
5、設置結果を確認する
コマンドラインウィンドウを開き、コマンドラインウィンドウに以下のコマンドを入力します。

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite
//         
.\bandwidthTest.exe

以下の情報があれば、CUDAはすでにCDNNのインストールに成功しています。

三、TensorFlow-gpu 2.3.0バージョンのインストール
管理者としてのコマンドラインウィンドウを開き、以下のコマンドを実行します。

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ tensorflow-gpu==2.3.0//        

注意：必ず管理者としてコマンドラインのウィンドウを開けてください。でないと、アクセス拒否のエラーが発生します。
インストールが完了したら、pip listを入力して自分がインストールしたtenssorflowバージョンを確認します。
最後にコードを編集します。

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

trueを出力するとインストールに成功したと表示されます。

最後に書きます
文の中で、本人は環境インストールのtenssorflow 2.3.0を再作成していません。tenssorflow 1.xバージョンと2.xバージョンの差が大きいので、オンラインコードの使用バージョンは時々1.xであり、時には2.xであるので、私は環境を再作成し、上記のステップを参照してtenssorflow 1.xバージョンをインストールしてください。不時の出費に備える。
ここで、tenssor flow-gpu 2.3バージョンのインストール手順についての記事を紹介します。もっと関連するtenssor flow gpuバージョンのインストール内容は以前の文章を検索してください。または下記の関連記事を引き続きご覧ください。これからもよろしくお願いします。