使用Windows Linux 子系统安装 Tensorflow，并使用GPU环境

1、在Microsoft Store商店安装Ubuntu 20.04

使用 nvidia-smi 命令查看GPU信息，查看支持的CUDA版本，这里最高支持11.7

2、安装cuda工具集

进入官网：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer，现在对应版本，点击下载

配置平台，根据平台选择，安装方式提供了三种：

1、下载deb文件配置本地环境安装；

2、通过网络加载deb文件安装；

3、通过配置文件安装；

这里选择用本地deb方式，安装官方提供的命令安装：

​wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudo
mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda

添加环境变量：

vim ~/.bashrc

在末尾添加以下内容：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64

source ~/.bashrc

使用 nvcc -V 命令查看安装版本信息：

3、安装 cuDNN

上官网下载对应版本：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，下压缩包

将对应的文件包解压后，将文件拷贝到对应的目录

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive
sudo cp lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.7/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/*
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/*

至此gpu NN开发环境就构建好了

4、安装tensorflow环境

安装Anaconda

官网下载安装文件 Download Now | Anaconda

下载下来是一个Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh文件，执行脚本文件进行安装：

bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

根据提示选择安装路径，推荐使用sudo安装到/usr/local/anaconda3，添加环境变量：

cd /usr/local/anaconda3/bin && conda init && cd -

设置默认不启动base环境

conda config --set auto_activate_base false

# 构建环境 conda create --name py_3.7.5_tf_gpu_env python=3.7.5 anaconda tensorflow-gpu # 运行环境 conda activate py_3.7.5_tf_gpu_env

测试环境：

import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()