TensorFlow2.16.1-gpu (windows10 wsl2 ubuntu)

1，官网引导

2，原生widows上gpu支持到2.10版本

原生windows gpu支持

Tensorflow-gpu保姆级安装教程https://blog.csdn.net/weixin_43412762/article/details/129824339

3，windows想要安装最新版的TensorFlow2.16.1 gpu支持 需要wsl2。

windows本机安装

Official Drivers | NVIDIA 安装自己GPU适配的最新版

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 最新版

CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer 最新版

windows wsl2

windows10上wsl 旧版 WSL 的手动安装步骤 | Microsoft Learn

安装好后在PowerShell和在wsl中使用如下命令输出信息一样

nvidia-smi

4，进入wsl中安装tf2.16.1

pip安装换国内源，下面是阿里云的示例

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade pip

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ tensorflow[and-cuda]

5，GPU not detected on WSL2 · Issue #63341 · tensorflow/tensorflow · GitHub

按照上图的步骤操作就能成功安装tf2.16.1-gpu

最新版的12.4现在还不支持

一定要 Cuda toolkit 12.3 和配套的 Cudnn 8.9 选择下载wsl对应版本的安装包

cudnn8.9安装参考最新版9.1.1的安装步骤，把包名替换成8.9的

如果安装Cuda toolkit12.3前已经安装了12.4，要完全卸载再安装12.3。cuda卸载

如果安装cudnn8.9之前已经安装了cudnn9，首先 完全卸载cudnn9

安装cudnn8.9的上图步骤执行到 apt install cudnn 的时候会发现安装的还是cudnn9，使用 apt search cudnn 查看

完全卸载cudnn9后，使用如下命令安装cudnn8

sudo apt install libcudnn8 libcudnn8-dev -y
#apt search cudnn8 #查看是否安装成
#find /usr -name '*cudnn*' #查看cudnn头文件和库路径

设置环境变量

vim ~/.bashrc

#在脚本最后添加以下两行

export PATH=/usr/local/cuda-12.3/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#保存退出
source ~/.bashrc

完成以上全部步骤，执行如下python语句

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

忽略警告。tf2.16.1-gpu安装成功。

GPU not detected on WSL2 #63341 还提到了的其他方法，可自行尝试。