Window10 Tensorflow 2.1 GPU 安裝 和測試

硬件要求
支持以下帶有 GPU 的設備：
CUDA® 計算能力爲 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。請參閱支持 CUDA 的 GPU 卡列表。

軟件要求
必須在系統中安裝以下 NVIDIA® 軟件：

NVIDIA® GPU 驅動程序：CUDA 10.1 需要 418.x 或更高版本。
CUDA® 工具包：TensorFlow 支持 CUDA 10.1（TensorFlow 2.1.0 及更高版本）
CUDA 工具包附帶的 CUPTI。
cuDNN SDK（7.6 及更高版本）
（可選）TensorRT 6.0，可縮短在某些模型上進行推斷的延遲並提高吞吐量

參考地址： https://tensorflow.google.cn/install/gpu

簡單的描述一下它們的功能

nvidia:是顯卡，主要是下載它的驅動

Cuda:是NVIDIA推出的用於自家GPU的並行計算框架，也就是說CUDA只能在NVIDIA的GPU上運行，而且只有當要解決的計算問題是可以大量並行計算的時候才能發揮CUDA的作用。CUDA的本質是一個工具包（ToolKit）

cuDNN : cuDNN是一個SDK，是一個專門用於神經網絡的加速包，

版本信息
N卡驅動版本Geforce- Rtx 2070 SUPER,
Cuda 10.1 ，
Cudnn: cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32,
tensorflow 2.1

安裝步驟：

1. nvidia 驅動可以到這個地址下載， 我的顯卡是RTX 2070的，你可以根據你的顯卡下載驅動
https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us

運行 這個命令看N 卡的驅動的版本號 ----nvidia-smi
2. 下載Cuda
CUDA的下載地址爲：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
運行這個命令查看Cuda 的信息
. nvcc -V

3 下載Cudnn，
https://developer.nvidia.com/cudnn
下載後，加它相應的路徑到環境變量裏。
注意：下載這個比較麻煩，要註冊賬號，還有翻牆才能搞，我當時用VPN 才能註冊賬號。

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

4， 運行這個命令安裝tensorflow 2.1 gpu 版本
conda install tensorflow-gpu==2.1.0
因爲我已經安裝

5，用tensorflow 代碼測試是不是安裝成功

import tensorflow as tf
import os
#os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)
print(tf.__version__)
print('GPU:', tf.config.list_physical_devices('GPU'))
print(tf.test.is_gpu_available())

運行結果

tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32)
2.1.0
GPU: [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
True