Qual é o comando para instalar a versão GPU do TensorFlow no Windows?
Para instalar a versão GPU do TensorFlow no Windows, você precisa seguir uma série de etapas para garantir uma instalação bem-sucedida. Antes de prosseguir, é importante observar que o suporte a GPU TensorFlow requer uma GPU NVIDIA compatível e o kit de ferramentas CUDA correspondente instalado em seu sistema.
Aqui está um guia detalhado sobre como instalar a versão GPU do TensorFlow no Windows:
Etapa 1: verificar a compatibilidade da GPU
Em primeiro lugar, você precisa garantir que sua GPU seja compatível com o TensorFlow. O TensorFlow requer uma GPU habilitada para CUDA, o que significa que deve oferecer suporte à capacidade de computação 3.5 ou superior. Você pode verificar a capacidade de computação de sua GPU consultando a documentação da NVIDIA ou usando o seguinte comando no prompt de comando:
nvidia-smi
Este comando exibirá informações sobre sua GPU, incluindo sua capacidade de computação.
Etapa 2: instalar o kit de ferramentas CUDA
Em seguida, você precisa instalar o kit de ferramentas CUDA, que é um pré-requisito para o suporte da GPU do TensorFlow. Visite o site da NVIDIA e baixe a versão do kit de ferramentas CUDA compatível com sua GPU. Certifique-se de selecionar a versão que inclui os drivers de GPU também. Durante a instalação, escolha as opções apropriadas com base nos requisitos do sistema.
Etapa 3: definir variáveis de ambiente
Depois de instalar o kit de ferramentas CUDA, você precisa definir as variáveis de ambiente para permitir que o TensorFlow localize as bibliotecas CUDA. Abra a janela Propriedades do sistema clicando com o botão direito do mouse no ícone Computador, selecionando Propriedades e clicando em Configurações avançadas do sistema. Na janela Propriedades do sistema, clique no botão Variáveis de ambiente.
Na janela Variáveis de ambiente, na seção Variáveis do sistema, clique no botão Novo para adicionar uma nova variável. Defina o nome da variável como `CUDA_HOME` e o valor da variável como o caminho de instalação do CUDA. Por exemplo, se o CUDA estiver instalado em `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0`, defina o valor da variável como `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0`.
Em seguida, localize a variável `Path` na seção Variáveis do sistema, selecione-a e clique no botão Editar. Na janela Edit Environment Variable, clique no botão New e adicione os seguintes caminhos:
%CUDA_HOME%bin %CUDA_HOME%libnvvp
Clique em OK para salvar as alterações e fechar todas as janelas.
Passo 4: Instale o cuDNN
cuDNN (biblioteca CUDA Deep Neural Network) é outro pré-requisito para o suporte da GPU TensorFlow. Visite o site NVIDIA Developer e baixe a biblioteca cuDNN compatível com sua versão CUDA. Extraia o arquivo baixado e copie o conteúdo das pastas `bin`, `include` e `lib` para os diretórios correspondentes dentro do diretório de instalação do CUDA.
Etapa 5: instalar a GPU do TensorFlow
Agora que você configurou as dependências necessárias, pode prosseguir com a instalação da versão GPU do TensorFlow. Abra o prompt de comando e execute o seguinte comando para instalar o TensorFlow usando o pip:
pip install tensorflow-gpu
Este comando fará o download e instalará a versão mais recente do TensorFlow com suporte a GPU.
Passo 6: Verifique a instalação
Para verificar se o TensorFlow está instalado corretamente e utilizando a GPU, você pode executar um script simples que imprima a lista de GPUs disponíveis. Abra o Python no prompt de comando executando o seguinte comando:
python
No interpretador Python, digite o seguinte código:
python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
Se o TensorFlow estiver instalado e configurado corretamente para usar a GPU, ele exibirá informações sobre as GPUs disponíveis em seu sistema.
Seguindo estas etapas, você poderá instalar com êxito a versão GPU do TensorFlow no Windows. Lembre-se de garantir a compatibilidade com sua GPU e siga as instruções de instalação cuidadosamente para evitar problemas.
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