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整体流程概述

TensorFlow 与 CUDA Toolkit

TensorFlow 是一个基于数据流图的深度学习框架

• TensorFlow是一个基于数据流图的深度学习框架，它使用张量（Tensor）作为数据的基本单位，在GPU上进行张量运算可以极大地提高深度学习模型的训练和推理速度。而CUDA则提供了在GPU上执行高性能并行计算所需的API和运行时环境，能够实现深度学习任务的加速。

CUDA 充分利用 NIVIDIA GPU 的计算能力

• 安装 TensorFlow 之前需要首先安装 CUDA，准确的说是 CUDA Toolkit。是因为 TensorFlow 使用 CUDA 作为其后端计算引擎。CUDA 是由 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，可以充分利用 NVIDIA GPU 的计算能力，实现高性能的并行计算。

CUDA Toolkit

• 即 TensorFlow 默认会安装与系统和 GPU 兼容的版本，这需要依赖 CUDA Toolkit。CUDA Toolkit 包含 GPU 驱动程序、CUDA Runtime 库和相关工具，使 TensorFlow 能够与 NVIDIA GPU 进行交互并利用其计算能力。

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cuDNN

• 在安装 TensorFlow 之前需要安装 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library），是因为 TensorFlow 使用 cuDNN 来加速深度神经网络的计算。cuDNN 是由 NVIDIA 开发的用于深度学习的 GPU 加速库，它针对深度神经网络的计算任务进行了高度优化，可以显著加快训练和推理过程。

• TensorFlow 通过调用 cuDNN 的 API 来利用 GPU 上的硬件加速功能，特别是在卷积操作等深度学习任务中，cuDNN 能够提供很大的性能提升。在没有 cuDNN 的情况下，TensorFlow 会使用 CPU 来执行这些计算任务，但是由于 CPU 的计算速度相对较慢，处理大规模的深度学习模型时可能会非常耗时。

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安装详细流程

整理流程一：安装 CUDA Toolkit

步骤一：获取CUDA版本信息

桌面 > 右键 > NVIDIA控制面板 > 查看系统信息 > 点击组件 > 查看 NVCUDA64.DLL 的 CUDA版本 > 成功获取CUDA版本信息；

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步骤二：下载安装 CUDA Toolkit

访问 CUDA Toolkit Archive https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载对应版本的 CUDA Toolkit，根据步骤一中的 CUDA 版本信息（例如我的CUDA版本为12.0.134），选择下载 Toolkit 版本：

并开始下载，耐心等待10分钟；

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步骤三：按照默认步骤安装

按照向导进行安装即可；

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步骤四：检查CUDA安装成功

安装完成后，你可以在命令提示符或 PowerShell 中输入以下命令来验证 CUDA 是否成功安装：

nvcc -V

或者同：

nvcc --version

如果安装成功，将会输出 CUDA 的版本号。下面我们进行安装 cuDNN；

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整体流程二：安装cuDNN

步骤一：下载 cuDNN

• 访问 cuDNN 下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download；

• 出现下图界面说明你需要首先登陆你的 NIVIDIA 账户；

• 出现如下界面，需要根据本机的 CUDA 版本选择安装，如何获取本机的 CUDA 版本？如下：

获取CUDA版本信息：
桌面 > 右键 > NVIDIA控制面板 > 查看系统信息 > 点击组件 > 查看 NVCUDA64.DLL 的 CUDA版本 > 成功获取CUDA版本信息，即 12.x

• 根据上述获得的 CUDA 版本信息，选择下载 12.x 版本的cuDNN；

步骤二：解压缩下载的 zip，并将其中的文件复制到 CUDA Toolkit 的相应目录

• 解压缩后应该包含三个文件夹和一个文件：
  bin、include、lib、LICENSE

• 将三个文件夹中的文件分别复制到各自的 CUDA Toolkit 目录中

  • 首先打开 bin 文件夹：
    
    复制全部文件，粘贴到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin 文件夹中；

  • 然后打开 include 文件夹：
    
    同样复制全部文件，粘贴到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\include 文件夹中；

  • 最后打开 lib\x64 文件夹：
    
    将全部文件粘贴到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\lib\x64 文件夹中；

步骤三：配置环境变量

• 确保将 CUDA 和 cuDNN 的安装路径添加到系统的环境变量中，这样 TensorFlow 才能正确地找到这些库和头文件；
• cuDNN 中不会默认配置环境变量，需要读者手动配置环境变量：
• 首先打开 环境变量 path 栏目：

• 将解压缩后的 cuDNN 文件夹的 \bin 绝对地址复制粘贴：
  C:\Users\xhong\Downloads\cudnn-windows-x86_64-8.9.3.28_cuda12-archive\cudnn-windows-x86_64-8.9.3.28_cuda12-archive\bin

完成！

cuDNN的完成检查需要等待下一步 tensorflow-gpu 安装完成后；

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整体流程三：安装 TensorFlow-gpu

• 在安装完 cuDNN 后，再安装 TensorFlow 时，TensorFlow 将能够识别到你的 cuDNN 并自动与之集成，从而在 GPU 上运行深度学习任务时获得显著的加速效果。总之，安装cuDNN是为了充分发挥GPU的计算能力，提高TensorFlow的性能和效率，特别是在处理复杂的深度学习模型时，cuDNN的优化可以为你节省大量时间。

步骤一：Anaconda中创建新的环境

• 建议在 Anaconda Prompt 中创建一个新的环境，因为我的 base 环境已经安装好了 gpu 版本的 torch，而且如果都放在一个环境中更新环境会比较耗时；

• 创建环境 tensorflow

  conda create -n tensorflow pip python=3.8
  

• 激活环境 tensorflow

  activate tensorflow
  

  

步骤二：查看下载 tensorflow-gpu 的版本号

https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=zh-cn
网址最下方有一个表格，列有 GPU 的 CUDA、cuDNN 对照的安装的 tensorflow-gpu 版本号

• 很明显，根据我的 cuDNN（8.9.3.28） 与 CUDA（12.0.134） 版本的短板效应，我稳妥选择 tensorflow_gpu-2.4.0 版本，建议读者到这里也这么选择，稳定能用就是了；

• 输入命令：

  pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==2.4.0
  # 注意将2.4.0替换为你的版本号
  

等待安装完成！

步骤三：检查整体流程安装成功

• 打开 Pycharm，记得将环境从 base 切换到刚刚创建配置的 tensorflow：

  import tensorflow as tf
  
  # 检查是否有可用的 GPU 设备
  if tf.config.list_physical_devices('GPU'):
      print('GPU可用')
  else:
      print("GPU不可用")
  

  

• 出现上图所示 True，即完成安装步骤，若出现 curand64_10.dll is not found 等标识，即说明下载安装相关 CUDA Toolkit 版本出现意外错误，解决办法为通过将文件中已含有的 curand64_11.dll 文件重命名可解决问题，如下图所示：

  

• bin文件目录地址为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin

• 安装 CUDA 后，再安装 TensorFlow 时，TensorFlow 将会自动与 CUDA 进行集成，并在 GPU 上利用 CUDA 的功能来加速深度学习任务。这样，TensorFlow 能够更高效地执行张量计算，从而显著提高模型训练和推理的速度。

步骤四：检查 cuDNN 安装成功可用

import tensorflow as tf

# 检查TensorFlow-gpu是否可用
print("TensorFlow-gpu available:", tf.test.is_gpu_available())

# 检查cuDNN是否可用
print("cuDNN version:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))

完结撒花！！！！~~~~