忘れないように、メモ。
Windows用のGPUドライバとPythonインタプリタはインストール済である前提。
必要なバージョンの確認
Tensorflow、Python、cuDNN、CUDAのバージョン対応表
https://www.tensorflow.org/install/source#gpu
この対応表の組み合わせでインストールすれば、GPUが有効になる。
例えばPython3.11（3.9-3.12）の場合、tensorflow-2.16.1、cuDNN8.9、CUDA（Toolkit）12.3で良い。
CUDA
CUDA Toolkit 12.3 Downloads
https://developer.nvidia.com/cuda-12-3-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_local
こまかな手順はリンク先に掲載されている。
cuDNN
cuDNNは通常のリポジトリから入れる
sudo apt install libcudnn8*
Tensorflow
pip install tensorflow==2.16.1 で入れる。
動作確認
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
Trueが返れば成功