前言：

一、準備環(huán)境

1、下載anaconda

2、下載CUDA

3、安裝GPU 版本的 Torch

4.安裝GPU版本的TensorFlow

第一次跑機器學(xué)習(xí)的程序，作為一個門外漢拿著代碼就直接用CPU跑，三千多張圖片的訓(xùn)練集提取特征向量用了兩個多小時（還是減少了循環(huán)次數(shù)的……）后來看了看大佬們的做法，發(fā)現(xiàn)這個程序是使用GPU跑的，拿CPU跑簡直就是對電腦的折磨！（人也折磨），目前有兩種用GPU跑程序的方法。

一是在云端GPU服務(wù)器上執(zhí)行程序（費錢）

二是使用本機顯卡中的GPU執(zhí)行程序（費電腦）

第一種還沒試過，好像一小時要五角到二塊不等，第二種比較容易，但步驟繁瑣，所以在此做個記錄。 1.下載anaconda

2、下載CUDA，我最終選擇了11.1版本的cuda

2.1.查看一下自己電腦的 NVIDIA顯卡需要什么版本的CUDA

nvidia-smi

從左到右紅框的五項指標依次表示：

①顯卡溫度

②性能狀態(tài)，從P0到P12，P0表示最大性能，P12表示最小性能

③當前功率

④系統(tǒng)占用顯存數(shù)量和顯存總大小

⑤顯存核心利用率

找不到的話參考這篇文章：https:///96462.html

2.2 通過下面的指令可以確認是否裝有CUDA：nvcc -V

3、安裝GPU 版本的 Torch，在官網(wǎng)選擇合適的版本

https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally

4.測試

輸入python，進入編譯環(huán)境

輸入測試程序：import torch print(torch.cuda.is_available())

查看GPU利用率，或是在cmd中輸入查看GPU使用情況nvidia-smi

4.安裝GPU版本的TensorFlow，參考文章：https://blog.csdn.net/qq_45342639/article/details/129494067?spm=1001.2014.3001.5502

在官網(wǎng)查看需安裝的tensorflow版本（https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en）

在官網(wǎng)下載復(fù)制相應(yīng)版本下載信息https:///project/tensorflow-gpu/2.4.0/#files

跳轉(zhuǎn)到官網(wǎng)下載的TensorFlow文件的目錄下，最后，使用“pip install tensorflow_gpu-2.5.0-cp39-cp39-win_amd64.whl”進行安裝即可