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上万块买的3080和3090在TensorFlow上跑不起来，怎么办？废话不多说，直接进入主题：
1、安装TensorFlow的nightly版本
打开cmd输入：
pip install tf-nightly-gpu
这是TensorFlow2.x的每日更新版本，属于测试版且只能用这个版本，原装的TensorFlow2.x不能使用3080或3090！！！
2、安装cuda11.1
nightly版本调用的是cuda11.1或以上的版本，低于此版本都不可以被调用！
官网下载cuda11.1
或者点击下面链接直接下载：
点击下载cuda11.1
3、安装cudnn11.1
官网下载cudnn
或者点击下面链接直接下载：
cudnn11.1
下载完添加到环境变量这些步骤这里就不说了，不会的可查阅我的另一篇博客：Windows或Linux系统环境下成功配置TensorFlow2.x的GPU版本全过程
按照上述的步骤配置好后，GPU就可以使用了，记录一下我跑通3090的光辉时刻：
由于太长截不了这么多，所以就把这句话复制过来了：
2021-05-15 20:36:03.650534: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device:1418] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 18786 MB memory: -> device: 0, name: GeForce RTX 3090, pci bus id: 0000:41:00.0, compute capability: 8.6
报错解决：
- 如果运行代码，成功加载了所有的.dll，但是遇到了import时找不到DLL的错误。
解决方法请看我的另一篇博客：解决：ImportError: DLL load failed while importing
_pywrap_tensorflow_internal: 找不到指定的模块 - 如果成功加载了所有的.dll，GPU也被读取出来了，但是还是报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.“。中文解释为：无法获取卷积算法，这可能是因为cuDNN初始化失败。
解决方法请看我的另一篇博客：解决：Failed to get convolution
algorithm - 如果代码能跑通，但是运行到中途就卡死，这目测是个BUG，我这里提供两个解决方法，亲测超级适用：1、如果代码有@tf.function加速，把@tf.function这行注释掉再运行；2、把TensorFlow的nightly版、cuda和cudnn更新一遍，然后再运行。
如果文章解决您多年未解之谜，请一键三连！
版权声明：本文标题：Windows系统下使用TensorFlow2.x完美运行RTX3080和3090教程，附带每个步骤所需软件工具的链接 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1765156363a3353006.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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