tensorflow2.6-gpu
时间: 2025-01-30 15:57:19 浏览: 60
### TensorFlow 2.6 GPU 安装配置教程
#### 准备工作
为了确保TensorFlow能够利用GPU加速计算,需先确认计算机已配备NVIDIA显卡并安装了相应的驱动程序。接着,按照指定版本安装CUDA工具包和cuDNN库。
对于TensorFlow 2.6而言,推荐使用的CUDA版本为11.2以及对应的cuDNN版本8.1[^3]。这些组件可以通过访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/)获取最新资源链接进行下载安装。
#### 创建Anaconda虚拟环境
使用`conda`命令创建一个新的Python环境来隔离不同项目的依赖关系:
```bash
conda create -n tf26gpu python=3.9
conda activate tf26gpu
```
此步骤有助于防止软件包之间的冲突,并简化后续维护过程[^1]。
#### 安装必要的库文件
激活新建立的虚拟环境后,可以继续执行如下指令完成剩余部分的设置:
```bash
pip install tensorflow==2.6.0 keras==2.6.0
```
这一步骤会自动处理所有必需的支持库及其适当版本的选择问题。
#### 验证安装情况
最后,在Python交互式解释器内输入以下代码片段验证是否正确启用了GPU支持功能:
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
```
如果一切正常的话,应该能看到输出显示可用的GPU数量大于零;同时也可以尝试运行一些简单的模型训练任务进一步检验整个系统的稳定性与性能表现[^4]。
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