2025年Windows系统安装TensorFlow GPU终极指南(适配TensorFlow 2.10)
TensorFlow 2.10是最后一个官方支持Windows原生GPU加速的版本,后续版本将仅通过WSL提供GPU支持。
环境搭建全流程
前置条件检查
硬件要求:
NVIDIA显卡
已安装最新版NVIDIA驱动
软件版本锁定:
组件 必须版本 备注
Python 3.10.x 实测3.12可能出现问题
CUDA 11.2 不适用此版本很可能出现问题
cuDNN 8.1.0 官方推荐版本(实测8.9.7也可行)
numpy 1.26.4 最新支持numpy<2的版本
numpy的版本必须是1.x,不能大于2,实测numpy 1.26.4可用,其也是最后一个1.x版本
TensorFlow 2 的CPU 和 GPU 软件包是一起的
以下是使用conda进行安装的演示
安装步骤分解
步骤1:创建名为tf_gpu专用虚拟环境
conda create -n tf_gpu python=3.10 -y
conda activate tf_gpu
步骤2:安装CUDA工具包和cuDNN库
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
步骤3:安装numpy 1.26.4
pip install numpy==1.26.4
步骤4:安装TensorFlow
python -m pip install "tensorflow<2.11"
确保numpy版本小于2,不然使用TensorFlow时会报错
验证安装
运行诊断命令:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
预期输出:
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
带有GPU字样即是成功安装带有GPU加速的版本
注意实现
确保numpy版本小于2,不然会报错
如果看官方文档时一定要看英文的,不会英文就用翻译,中文版很久没更新了
tensorflow官方文档链接
https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native
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