要安装TensorFlow 2.2 GPU版本,您需要安装与之兼容的cuDNN库。根据TensorFlow官方文档,TensorFlow 2.2 GPU版本需要cuDNN 7.6.5及以上版本。
以下是在Windows操作系统上安装TensorFlow 2.2 GPU和cuDNN 7.6.5的步骤:
首先,确保您的计算机上已安装了合适的NVIDIA驱动程序。您可以从NVIDIA官方网站下载和安装最新的驱动程序。
接下来,根据您的CUDA版本下载对应的cuDNN库。在TensorFlow 2.2 GPU的情况下,您需要下载cuDNN 7.6.5。请确保下载与您的CUDA版本相对应的cuDNN库。
下载完成后,解压缩cuDNN压缩文件。
将解压缩后的文件夹中的以下文件复制到CUDA的安装目录中。默认情况下,CUDA的安装目录为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v{版本号},其中{版本号}应与您安装的CUDA版本相对应。
然后,将CUDA的bin目录(默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v{版本号}\bin)添加到系统环境变量PATH中。这一步是为了确保TensorFlow能够找到所需的cuDNN库。
最后,通过以下命令安装TensorFlow 2.2 GPU版本:
pip install tensorflow-gpu==2.2.0
安装完成后,您可以在Python代码中导入TensorFlow并开始使用GPU加速的功能。
请注意,以上步骤是适用于Windows操作系统的示例。如果您使用的是其他操作系统,请参考TensorFlow官方文档和cuDNN文档以获取与您操作系统相对应的安装步骤。