tensorflow、cuda、cudnn的版本号要一一对应才行，这里选择的是tensorflow2.6.0、cuda11.2、cudnn8.1。
一、在anaconda中创建tensorflow2.6.0的虚拟环境，然后安装tensorflow2.6.0的GPU版，命令如下：
conda create -n tf26 python=3.6
进入tf26的虚拟环境
conda activate tf26
安装tensorflow2.6.0 gpu版
pip install tensorflow-gpu==2.6.0
二、去nvidia下载对应的cuda版本进行安装
去nvidia官网下载需要版本的cudnn
配置环境变量
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
三、安装cudnn
去nvidia官网下载需要的cudnn版本，然后进行解压，会生成cuda这样一个文件夹，执行以下命令即可：
cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cp cuda/lib64/libcudnn /usr/local/cuda/lib64/
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn
最后测试一下tensorflow是否可以调用GPU
不会安装的可以联系我QQ2508874799
Original: https://blog.csdn.net/qq_42649132/article/details/125022310
Author: 强哥的小迷妹《》
Title: tensorflowGPU版在linux上的安装
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