# TensorFlow GPU WSL2 win11安裝 5060Ti 16G (2025/10/17)
最近ML的作業要求的關係，要用TensorFlow。安裝的過程遇到一堆問題，稍微做個紀錄。
我不是技術大老，也不是做甚麼正規解法，只是爬文總結出來的一點心得而已。

## windows已經不支援新版的TensorFlow
- 在查看官網時，要切換到英文版，才會跳出訊息。
https://www.tensorflow.org/install/pip

- 參考的連結
https://blog.csdn.net/MR_Colorful/article/details/150921327

## 使用WSL2來安裝系統
- 基本上主要方法都是照這個YT做，TensorFlow從未偵測到顯卡，到之後能成功偵測到顯卡。
https://www.youtube.com/watch?v=402DciWGvt8
影片中有提到這個，重要!!!
(安裝WSL在windows上)

- 接著就是安裝的是TensorFlow(安裝在WSL中)，但是還是會跑出一些錯誤。
當時安裝的版本 => `tensorflow 2.20`、`CUDA 12.9`、`cuDNN沒安裝到@@`

- 照這個表格去找對應的版本 (安裝`CUDA 12.5`和`cuDNN 9.3`)
https://www.tensorflow.org/install/source
我當時是照著第一行
其實我很納悶，我的主機(HOST)是windows，而WSL是Ubuntu，我到底要找windows的列表，還是Linux/macOS的列表，但是當時想說Ubuntu是linux，所以我就選Linux/macOS的列表。

- 當時安裝是照這個YT做進行安裝
https://www.youtube.com/watch?v=KW-iKts6E8M
https://www.youtube.com/watch?v=Weqi5gzmRtg
(安裝在windows上)
- 影片中的步驟我沒有全部做完，在安裝CUDA時，沒看到bin資料，所以沒設定環境變數，
在安裝cuDNN時，也是安裝程式跑完就沒管他了。(反正最後能動就好...)
- 當剛開始點進安裝頁面時，都會顯示最新的版本，要找舊版本的話要點`Archive of Previous ...`標籤。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/cudnn-archive
雖然CUDA Version是13.0但是裝舊的版本(ex. 12.5)，好像是沒關係，CUDA的安裝程式會跑相容性測試，所以好像不需要擔心的樣子。(我是看安裝畫面得出的結論，不要嘴我@@。)

- 裝完cuDNN和CUDA後，`nvcc --version`、`nvidia-smi`一定要跑出東西。

- 目前版本 `tensorflow 2.20`、`CUDA 12.9`、`cuDNN 9.3`、`python 12.3`、`ubuntu 24.04.3 LTS`
- python venv vs. conda
影片中是使用python venv，而不是conda，如果conda中建立子環境(base以外的環境 eg. tf)，在安裝時，可能會因為ubuntu的版本，而導致錯誤。
https://ivonblog.com/posts/linux-solve-externally-managed-environment-error/

- 安裝好之後跑測試程式時，還是會遇到問題

    tensorflow.python.framework.errors_impl.internalerror: {{function_node __wrapped__cast_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:gpu:0}} 'culaunchkernel(function, gridx, gridy, gridz, blockx, blocky, blockz, 0, reinterpret_cast<custream>(stream), params, nullptr)' failed with 'cuda_error_invalid_handle' [op:cast] name:

- 最後在redit上看到建議，改成安裝`tf-nightly`就能跑了。
- 目前版本
`tf-nightly 2.21.0`、`CUDA 12.9`、`cuDNN 9.3`、`python 12.3`、`ubuntu 24.04.3 LTS`
(ml) 是當時創建的`python venv`

跑模型的時候看一下工作管理員，使用率到80% => OK

- ~~版本安裝是一個很惱人的過程，要不是作業需求，我大概率只會使用pytorch~~ 。

# 後記
後來發現其實只要按照官網上面的方法安裝也可以在windows上順利安裝@@。
https://www.tensorflow.org/install/pip
https://www.youtube.com/watch?v=eErbMsP8v9I