Как установить TensorFlow с поддержкой GPU на Windows 11
Подробное руководство по установке последней версии TensorFlow с поддержкой графического процессора на операционной системе Windows 11. Включает инструкции по установке необходимого программного обеспечения, таких как CUDA, cuDNN и Miniconda.
Пошаговая инструкция по установке TensorFlow с графическим ускорением на Windows 11
Как установить библиотеку CUDA для работы с GPU?
Для работы с графическим процессором в TensorFlow необходимо установить библиотеку CUDA. В видео подробно объясняется, как загрузить и установить последнюю версию CUDA 11.5 для Windows 11. Этот шаг критически важен для обеспечения GPU-ускорения в TensorFlow.
Как настроить переменные среды для работы с CUDA?
После установки CUDA нужно настроить переменные среды Windows, чтобы TensorFlow мог найти необходимые файлы и библиотеки. В видео показано, как добавить нужные пути в системные переменные среды, чтобы обеспечить корректную работу CUDA.
Как установить библиотеку cuDNN для TensorFlow?
Наряду с CUDA необходимо установить библиотеку cuDNN, которая оптимизирована для работы с нейронными сетями. В видео объясняется, как загрузить и распаковать архив cuDNN, а затем добавить пути к переменным среды.
Как установить Miniconda для работы с TensorFlow?
Для управления окружениями и зависимостями TensorFlow рекомендуется использовать Miniconda. В видео показано, как загрузить и установить Miniconda, а затем создать виртуальное окружение для TensorFlow.
Как установить последнюю версию TensorFlow?
После настройки всех низкоуровневых компонентов можно установить последнюю версию TensorFlow с помощью pip. В видео демонстрируется, как выполнить эту установку в виртуальном окружении Miniconda.
Как проверить, что TensorFlow работает с GPU?
Для проверки работоспособности TensorFlow с графическим ускорением в видео показано, как запустить простой тестовый скрипт как в Python, так и в Jupyter Notebook. Этот скрипт выводит информацию о версии TensorFlow и наличии доступного GPU.