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 必要wsl2。
windows本机安装
Official Drivers | NVIDIA  安装本身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

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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

1. nvidia-smi

复制代码

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乐成安装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

假如安装Cuda toolkit12.3前已经安装了12.4，要完全卸载再安装12.3。cuda卸载
假如安装cudnn8.9之前已经安装了cudnn9，起首 完全卸载cudnn9
安装cudnn8.9的上图步骤实验到 apt install cudnn 的时间会发现安装的还是cudnn9，使用 apt search cudnn 检察
完全卸载cudnn9后，使用如下命令安装cudnn8

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

复制代码

设置情况变量
   vim ~/.bashrc
  #在脚本末了添加以下两行
  export PATH=/usr/local/cuda-12.3/binPATH                                             
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.3/lib64LD_LIBRARY_PATH
  #保存退出
source ~/.bashrc 
   完成以上全部步骤，实验如下python语句
   python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
  

 忽略警告。tf2.16.1-gpu安装乐成。
GPU not detected on WSL2 #63341 还提到了的其他方法，可自行尝试。

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