¿Cuál es el comando para instalar la versión GPU de TensorFlow en Windows?
Para instalar la versión GPU de TensorFlow en Windows, debe seguir una serie de pasos para garantizar una instalación exitosa. Antes de continuar, es importante tener en cuenta que la compatibilidad con GPU TensorFlow requiere una GPU NVIDIA compatible y el kit de herramientas CUDA correspondiente instalado en su sistema.
Aquí hay una guía detallada sobre cómo instalar la versión GPU de TensorFlow en Windows:
Paso 1: Verifique la compatibilidad de la GPU
En primer lugar, debe asegurarse de que su GPU sea compatible con TensorFlow. TensorFlow requiere una GPU habilitada para CUDA, lo que significa que debe admitir la capacidad de cómputo 3.5 o superior. Puede verificar la capacidad de cómputo de su GPU consultando la documentación de NVIDIA o usando el siguiente comando en el símbolo del sistema:
nvidia-smi
Este comando mostrará información sobre su GPU, incluida su capacidad de cómputo.
Paso 2: Instale el kit de herramientas CUDA
A continuación, debe instalar el kit de herramientas CUDA, que es un requisito previo para la compatibilidad con GPU TensorFlow. Visite el sitio web de NVIDIA y descargue la versión del kit de herramientas CUDA que sea compatible con su GPU. Asegúrese de seleccionar la versión que también incluye los controladores de GPU. Durante la instalación, elija las opciones apropiadas según los requisitos de su sistema.
Paso 3: establecer variables de entorno
Después de instalar el kit de herramientas de CUDA, debe configurar las variables de entorno para permitir que TensorFlow localice las bibliotecas de CUDA. Abra la ventana Propiedades del sistema haciendo clic derecho en el icono de la computadora, seleccionando Propiedades y luego haciendo clic en Configuración avanzada del sistema. En la ventana Propiedades del sistema, haga clic en el botón Variables de entorno.
En la ventana Variables de entorno, en la sección Variables del sistema, haga clic en el botón Nuevo para agregar una nueva variable. Establezca el nombre de la variable en `CUDA_HOME` y el valor de la variable en la ruta de instalación de CUDA. Por ejemplo, si CUDA está instalado en `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0`, establezca el valor de Variable en `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0`.
A continuación, localice la variable `Ruta` en la sección Variables del sistema, selecciónela y haga clic en el botón Editar. En la ventana Editar variable de entorno, haga clic en el botón Nuevo y agregue las siguientes rutas:
%CUDA_HOME%bin %CUDA_HOME%libnvvp
Haga clic en Aceptar para guardar los cambios y cerrar todas las ventanas.
Paso 4: Instalar cuDNN
cuDNN (biblioteca CUDA Deep Neural Network) es otro requisito previo para la compatibilidad con GPU TensorFlow. Visite el sitio web para desarrolladores de NVIDIA y descargue la biblioteca cuDNN que sea compatible con su versión de CUDA. Extraiga el archivo descargado y copie el contenido de las carpetas `bin`, `include` y `lib` en los directorios correspondientes dentro del directorio de instalación de CUDA.
Paso 5: Instale la GPU TensorFlow
Ahora que ha configurado las dependencias necesarias, puede continuar con la instalación de la versión GPU de TensorFlow. Abra el símbolo del sistema y ejecute el siguiente comando para instalar TensorFlow usando pip:
pip install tensorflow-gpu
Este comando descargará e instalará la última versión de TensorFlow compatible con GPU.
Paso 6: Verificar la instalación
Para verificar que TensorFlow esté instalado correctamente y esté utilizando la GPU, puede ejecutar un script simple que imprima la lista de GPU disponibles. Abra Python en el símbolo del sistema ejecutando el siguiente comando:
python
En el intérprete de Python, ingrese el siguiente código:
python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
Si TensorFlow está correctamente instalado y configurado para usar la GPU, mostrará información sobre las GPU disponibles en su sistema.
Siguiendo estos pasos, debería poder instalar con éxito la versión GPU de TensorFlow en Windows. Recuerde asegurarse de la compatibilidad con su GPU y siga las instrucciones de instalación cuidadosamente para evitar problemas.
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