TensorFlow 是一个十分盛行的深度学习结构，它能够适应各种模型的练习和猜测需求。TensorFlow 支持GPU加快，使得该结构的性能大幅提升，特别是在处理大规模数据时。
过程1：承认计算机是否具有GPU
首要，您需求承认自己的计算机是否具有GPU。运用以下指令能够轻松地验证：
lspci | grep -i nvidia
如果输出结果包含类似于以下内容的行，则表明您有一个NVIDIA GPU：
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] (rev a1)
另外，为了装置 CUDA 和 TensorFlow GPU 版别，请确保您的体系满意下列要求：
- GPU计算才能在3.5及以上。
- 确认您的操作体系与 CUDA 和 TensorFlow 支持的配置相兼容。查看 CUDA 和 TensorFlow GPU 版别之间的版别匹配性。
- 确保您现已任意装置 NVIDIA 显卡驱动程序。您能够从 NVIDIA 官方网站获取最新的显卡驱动程序。
过程2：下载并装置 CUDA
接下来，您需求下载并装置 CUDA。您能够在 NVIDIA 官方网站了解到 CUDA 的最新版别以及它所支持的 GPU 型号和操作体系。
- 首要，翻开以下网址 developer.nvidia.com/cuda-toolki… 从 NVIDIA 网站下载指定版别的 CUDA，手动下载在装置过程中可能会因为网络问题失败。
- 留意您所需求下载的是带有 .run 扩展名的文件。
CUDA 装置过程需求大约10分钟。留意，在装置 CUDA 之前，有必要卸载从前版别的 CUDA 和 cuDNN 包。
在完结 CUDA 装置后，选择是否管理驱动程序。如果遇到任何过错，请拜见装置日志啦解更多信息。
过程3：配置环境变量
当您成功装置 CUDA 后，您需求添加所需的环境变量。这些环境变量表明 CUDA 装置途径和链接 CUDA 库的库途径。
翻开终端，并编辑 ~/.bashrc 文件，将以下内容添加到文件末尾：
export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并关闭文件后，请运转以下指令使得环境变量生效：
source ~/.bashrc
过程4：下载并装置 cuDNN 库
要运用 TensorFlow，您还需求装置 cuDNN 库。cuDNN 是纯 C++ 库，专门针对深度神经网络运转的库。
经过以下方法下载 cuDNN：
- 登录 NVIDIA 开发者账户，翻开以下网址 developer.nvidia.com/cudnn 下载对应版别 cuDNN
- 在登陆后的页面中下载所需的 cuDNN 版别。
在下载完结后，将解压缩的文件夹复制到 CUDA 装置目录下，例如：
sudo cp -r /path/to/cudnn-11.6-linux-x64-v8.3.0.5/include/* /usr/local/cuda-11.6/include
sudo cp -r /path/to/cudnn-11.6-linux-x64-v8.3.0.5/lib64/* /usr/local/cuda-11.6/lib64
过程5：装置 TensorFlow GPU 版别
现在，您现已准备好开端装置 TensorFlow GPU 版别了。
能够运用 Anaconda 或 pip 等软件包管理器来装置 TensorFlow。
如果您希望经过 pip 装置 TensorFlow。运用以下指令来装置：
pip install tensorflow-gpu==2.x # x表明TensorFlow的具体版别号，请依据自己的需求进行更改。
如果您运用 Anaconda，请运转以下指令并创立虚拟环境：
conda create -n your_env_name python=3.7 # 创立虚拟环境.
conda activate your_env_name # 激活环境
conda install tensorflow-gpu==2.4 # 装置tensorflow gpu 版别
默许情况下，装置了 TensorFlow-GPU 的计算机只会运用一个 GPU。要在多个 GPU 上执行代码，请按照下列过程之一进行操作：
在 TensorFlow 代码中，运用 tf.distribute.MirroredStrategy() 将您的模型放在多个 GPU 上。
经过设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来选择要用于计算的显卡。
