tensorflow 安装 gpu linux
时间: 2025-01-11 20:40:13 浏览: 51
### 安装 TensorFlow GPU 版本于 Linux 系统
#### 创建 Python 虚拟环境并安装 TensorFlow-GPU
为了确保依赖项不会与其他项目冲突,建议先创建一个新的 Python 虚拟环境。可以使用 `conda` 来管理这个过程:
```bash
conda create -n tensorflow2.6 python=3.9
conda activate tensorflow2.6
```
一旦虚拟环境被激活,在该环境中通过 pip 命令来安装特定版本的 TensorFlow GPU 支持包[^2]。
#### CUDA 和 cuDNN 的准备
在安装 TensorFlow GPU 之前,需要确认已经正确配置了 NVIDIA 的驱动程序以及兼容版本的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。对于 TensorFlow 2.6.0, 推荐使用的 CUDA 工具包版本可以通过访问官方文档获取最新信息,并按照指引完成相应组件的部署[^1]。
#### 使用国内镜像加速下载速度
考虑到网络因素可能导致国外服务器资源加载缓慢的问题,可以选择从清华大学开源软件镜像站或其他可信渠道下载预编译好的 whl 文件来进行本地安装:
```bash
pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow-gpu==2.6.0
```
或者直接指定路径下的 .whl 文件进行离线安装[^3]:
```bash
pip install /path/to/tensorflow_gpu-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
```
请注意替换上述命令中的版本号和文件名为实际所需的版本与位置。
#### 验证安装情况
最后一步是验证 TensorFlow 及其 GPU 加速功能是否正常工作。可以在 Python 解释器内执行如下代码片段测试:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
print('GPU Available:', tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))
```
如果一切顺利,则应该可以看到所安装的 TensorFlow 版本信息及可用设备列表中包含至少一块支持计算能力的 GPU 设备[^4]。
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