pycharm上tensorflow安装教程gpu
时间: 2025-02-02 17:22:30 浏览: 44
### PyCharm 安装 TensorFlow GPU 版本教程
#### 准备工作
为了成功安装并配置支持GPU的TensorFlow,在PyCharm环境中需完成如下准备工作:
- **Python环境**:建议使用Python 3.7版本,因为这是经过验证能够良好兼容TensorFlow-GPU 2.2.0的选择[^1]。
- **编辑器准备**:确保已安装最新版PyCharm IDE作为开发平台。
#### 软件依赖项安装
按照指定组合来设置必要的软件组件对于实现最佳性能至关重要:
- **CUDA Toolkit**: 需要下载并安装适用于Windows系统的CUDA toolkit 10.1版本。这一步骤是为了让TensorFlow能利用NVIDIA显卡进行计算加速。
- **cuDNN Library**: 同样针对Windows系统,应获取与上述CUDA相匹配的cuDNN库v8.04.30 (for CUDA 10.1),以及额外加入来自较旧版本(v7.65.32) 的`cudnn64_7.dll`文件以防止潜在错误发生。
#### 创建虚拟环境与安装TensorFlow-GPU
创建一个新的虚拟环境有助于隔离项目所需的特定包及其版本号,从而减少冲突的可能性。通过命令行执行以下操作可达成此目的:
```bash
python -m venv my_tensorflow_env
my_tensorflow_env\Scripts\activate.bat
```
激活新建立的虚拟环境之后,继续安装所需版本的TensorFlow-GPU:
```bash
pip install tensorflow-gpu==2.2.0
```
此时应该可以在PyCharm内选择刚创建好的虚拟解释器,并开始编写基于GPU加速的应用程序了。
#### 测试GPU可用性
确认GPU已经被正确识别并且可以被TensorFlow调用是非常重要的。可以通过下面这段简单的测试代码来进行验证:
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
tf.test.is_gpu_available()
```
如果一切正常的话,以上脚本将会输出当前机器上的GPU数量,并返回True表示GPU确实处于可用状态[^2]。
阅读全文
相关推荐


















