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

重點：

CUDA的版本號不可以超過NVIDIA的驅動號。cudnn的版本號目前通過conda安裝是8.1.0，不要用8.1.1的，有可能會報錯。

tensorflow不要用conda來安裝，會報錯。而要直接用pip安裝gpu版本的。

 

安裝流程：

正常下載CUDA，下載對應的CUDNN。添加環境變量。這些步驟很多博客上都有，就不贅述了。

這里的CUDA和CUDNN你可以理解為工具，先不要認為是驅動，因為驅動要在環境里安裝。

我用的版本：cuda11.1，cudnn8.1.0。

 

conda創建虛擬環境。這里也不贅述了，python我用的3.8

 

注意，如果CUDA安裝的是11.1

用conda來安裝驅動，使用我們剛才安裝的CUDA和CUDNN。

conda install cudatoolkit==11.1 cudnn==8.1.0

如果已經安裝了，怎么安裝的就怎么卸載。（pip或者conda, respectively）然后重新安裝。

tensorflow不要用conda去裝，一定會報錯。

pip install tensorflow-gpu==2.4

 

測試：

import tensorflow as tf

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

兩個都是輸出的true。

有問題歡迎回復，不定期上線查看。