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一、安装前准备

​1.版本选择依据

当前最新稳定版：TensorFlow 2.13（截至2023年10月）
需匹配：Python 3.9 | CUDA 11.8 | cuDNN 8.6
验证驱动兼容性：

nvidia-smi  # 要求NVIDIA驱动版本 ≥ 520.61.05

2.​创建独立环境​

（推荐使用conda虚拟环境）

conda create -n tf213 python=3.9 -y
conda activate tf213

二、详细安装步骤

1.​通过conda自动安装依赖

（利用conda search tensorflow命令查询）

conda install tensorflow=2.13.1=cuda118py39h8710ada_1

2.​手动验证依赖版本

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)                # 应显示2.13.1
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))  # 应识别到GPU

三、补充说明

1.组件依赖关系表

TensorFlow	CUDA	cuDNN	Python
2.13.x	11.8	8.6	3.9-3.11
2.12.x	11.8	8.6	3.8-3.10
2.11.x	11.2	8.1	3.7-3.10

2.常见问题解决方案

环境变量设置（如果未自动配置）：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/

依赖冲突时建议：

conda clean --all  # 清理缓存
conda install --strict-channel-priority ...  # 强制优先conda-forge

​3.性能验证脚本

import tensorflow as tf
import time# GPU基准测试
with tf.device('/GPU:0'):a = tf.random.normal([10000, 10000])b = tf.random.normal([10000, 10000])start = time.time()
c = tf.matmul(a, b)
print(f"GPU计算耗时: {time.time()-start:.2f}秒")