tensorflow2安装 tf.test.is_gpu_available() false; tf.test.is_built_with_cuda() false;

重点：

CUDA的版本号不可以超过NVIDIA的驱动号。cudnn的版本号目前通过conda安装是8.1.0，不要用8.1.1的，有可能会报错。

tensorflow不要用conda来安装，会报错。而要直接用pip安装gpu版本的。

 

安装流程：

正常下载CUDA，下载对应的CUDNN。添加环境变量。这些步骤很多博客上都有，就不赘述了。

这里的CUDA和CUDNN你可以理解为工具，先不要认为是驱动，因为驱动要在环境里安装。

我用的版本：cuda11.1，cudnn8.1.0。

 

conda创建虚拟环境。这里也不赘述了，python我用的3.8

 

注意，如果CUDA安装的是11.1

用conda来安装驱动，使用我们刚才安装的CUDA和CUDNN。

conda install cudatoolkit==11.1 cudnn==8.1.0

如果已经安装了，怎么安装的就怎么卸载。（pip或者conda, respectively）然后重新安装。

tensorflow不要用conda去装，一定会报错。

pip install tensorflow-gpu==2.4

 

测试：

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_built_with_cuda())
print(tf.test.is_gpu_available())

两个都是输出的true。

有问题欢迎回复，不定期上线查看。