GPU运行Tensorflow详细教程及错误解决
前提条件
最重要的一点：CUDA与tensorflow的版本一点要对应，不然用不了！
首先在系统搜索NVIDIA进入该控制面板，查看驱动版本
之后进入官网下载CUDA与CUDnn（这两个是配套的，都要安装CUDNN下载回比较麻烦，需要注册）
CUDA官网下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDNN官网下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载后安装CUDA，需要注意第一个安装界面出现的文件路径是解压路径（如下图），这个不用改，安装结束后系统会自动删除
而文件真正的安装路径在我们后续选择安装的项目才出现（这时一般会弹出三个路径，可以改也可以不改，我个人是把它改了，改完后要记住这个路径，后续可能会用到），到选择安装那一步时只需要选择CUDA这个选项即可，其他都不用选。
安装完毕后解压下载的CUDNN，里面会有以下几个文件
复制这几个文件，直接粘贴到CUDA的安装文件夹下，粘贴时系统提示有重复文件就直接选择替换文件
然后在命令行输入nvcc -V，有出现以下的版本信息就OK了，若没有出现则是环境变量没有配置好
若系统没有知道配置好则需要手动配置，在系统环境变量PATH添加以下几个，其中画黄线的部分就是刚刚CUDA的安装路径（系统默认的安装路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA）
配置完成后在运行nvcc -V就发现可以了
接着打开命令行，若下载cpu版本则输入：pip inatall tensorflow
gpu版本则输入：pip install tensorflow-gpu
等待安装完毕后在命令行输入python，接着输入import tensorflow，系统出现下图中的这行文字未报错，或是什么提示都没有就说明安装成功了。
; 配置GPU运行
在运行的代码前面加上以下代码
import os
os.environ["CUDA_DEVICES_ORDER"] = "PCI_BUS_IS"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
若在终端与运行可以打开文件所在路径然后输入以下代码运行
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python XXX.py
确认是否成功配置
1.打开python编译器，或者命令行输入python，然后输入以下代码
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
系统既有CPU又有GPU信息说明配置成功。
2.
打开命令行输入nvidia-smi命令就可以查看当前CPU与GPU信息了，一般在运行过程中我们会输入nvidia-smi –l命令让其默认没5秒刷新一次，查看程序运行过程中系统的变化（可按Ctrl+C停止）。
其他命令：nvidia-smi –l xxx（指定刷新频率，单位为S）
nvidia-smi –f xxx（将查询的信息输出到具体的文件中，不在终端显示）
查看python路径：where python
查看python版本：python -V 或 python –version
查看tensorflow版本与路径：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.__path__)
出现的错误及解决方案
1.仍然运行很慢，仔细检查会发现在运行窗口中有如下错误：
tensorflow-keras: Layer lstm will not use cuDNN kernel since it doesn’t meet the cuDNN kern
这是由于不符合LSTM网络的gpu运行规范所导致的，基础题规范见下图
由于其中大多数参数不填默认为标准值，只有recurrent_activation与activation参数经常会被修改，因此我们要将代码中的LSTM网络这些参数进行修改或直接删除，如下，只保留输出维度与激活函数，这样就不会报错了，可以正常GPU运行了。
tf.keras.layers.LSTM(16,recurrent_activation='sigmoid')
Original: https://blog.csdn.net/qq_43605229/article/details/118423613
Author: Lin-CT
Title: GPU运行Tensorflow详细教程及错误解决
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