一、安裝Tensorflow
建議使用阿里云鏡像, 使用pip進(jìn)行安裝tensorflow将塑、tensorflow-gpu：
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-gpu
二脉顿、安裝cuda和cudnn
建議安裝cuda 10.0版本，官網(wǎng)下載即可点寥，選擇自定義安裝, NVIDIA GeForce Exprience艾疟，CUDA選項(xiàng)下面的Visual Stdio Integration 不用勾選
cudnn下載與cuda版本配套的，下載之后解壓敢辩，解壓之后文件名改為cudnn蔽莱，并將該文件夾放置于C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0目錄下面。然后配置環(huán)境變量：
環(huán)境變量配置
三戚长、測試是否能夠使用GPU計算了：
運(yùn)行下列代碼看是否正常：
import tensorflow as tf
import timeit
print(tf.test.is_gpu_available())
with tf.device('/cpu:0'):
cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(cpu_a.device, cpu_b.device)
with tf.device('/gpu:0'):
gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(gpu_a.device, gpu_b.device)
def cpu_run():
with tf.device('/cpu:0'):
c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)
return c
def gpu_run():
with tf.device('/gpu:0'):
c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)
return c
# warm up
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('warmup:', cpu_time, gpu_time)
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('run time:', cpu_time, gpu_time)
