💻✨ TensorFlow安装GPU版本全流程梳理 ✨💻
发布时间：2025-03-23 15:25:23来源：
最近折腾了一下TensorFlow的GPU版本安装，整理了一套适合小白的详细步骤，分享给大家~ 🌟
第一步：硬件与驱动准备 🎯
首先，确认你的电脑有NVIDIA显卡且驱动版本≥450（推荐最新版）。运行`nvidia-smi`检查显卡状态是否正常，如果显示驱动未安装，请先安装显卡驱动。
第二步：安装CUDA与cuDNN 🔧
接着下载对应版本的CUDA和cuDNN。比如，TensorFlow 2.9需要CUDA 11.2和cuDNN 8.1。解压后配置环境变量，记得添加路径到`PATH`里哦！
第三步：创建虚拟环境 🌱
使用`conda create -n tf_gpu python=3.8`创建一个Python 3.8的虚拟环境，激活后运行`pip install tensorflow-gpu==2.9`安装TF GPU版本。
第四步：测试是否成功 📊
最后运行以下代码验证：
```python
import tensorflow as tf
print("GPU Available:", tf.test.is_gpu_available())
```
若输出为`True`，恭喜你成功啦！🎉
希望这篇总结能帮到大家，有问题欢迎留言讨论~ 😊
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