首先将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin路径下的: cudart64_102.dll文件复制一份,然后改一下名字:cudart64_101.dll(实话实说,涉及到改名的多半是cuda的版本和tf版本不一致导致的,但是我就想用cuda10.2+tf2.2.0的,tf官方建议cuda安装10.1,但是我知道这个的时候已经安装完了10.2,不...
conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6 conda installtensorflow-gpu==2.1 pip install tf-nightly-gpu pip install tf-nightly-gpu-2.1-preview pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.1 Docker 镜像: nvidia有打好的cuda镜像:https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda...
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1.1.3 安装TF2.0 GPU版本(后面的 -i 表示从国内清华源下载,速度比默认源快很多) pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i网页链接 如果网不好的,多执行几次。然后过一会就安装好啦。下面我们做下简单测试。 1.1.3 测试TF2.0 GPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2G python运行) import tensorflow as tfv...
import tensorflow as tfversion = tf.__version__gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",version,"use GPU",gpu_ok) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu版本,所以gpu 为False tf version: 2.0.0use GPU False ...
conda activate tf-gpu 选择最终的cuda和cudnn搭配组合 conda install cudatoolkit=10.1.243conda install cudnn=7.6.5pip install tensorflow-gpu==2.2.0 使用下面命令检查是否安装完成 pythonimporttensorflow as tfprint(tf.__version__)print(tf.test.gpu_device_name())print(tf.config.experimental.set_visible...
importtensorflowastfversion=tf.__version__gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是gpu版本,所以gpu 为True,这表示GPU版本安装完成了。
tf version: 2.0.0 use GPU False 1.2 TF2.0 GPU版本安装 GPU版本和CPU类似,但是会多一步对于GPU支持的安装。下面来一步步实现。安装之前确认你的电脑拥有Nvidia的GPU 1.2.0 新建TF2.0 GPU环境(使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6) conda create -n TF_2G python=3.6 当弹出 :...
1.1.3 测试TF2.0 GPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2G python运行) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是gpu版本,所以gpu 为True,这表示GPU版本安装完成了。 1.2 最后我们测试一个使用TF2.0版本方式写的线性拟合代码
2、tensorflow-gpu的安装 tensorflow-gpu:https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#files pip install --upgrade tensorflow-gpu 20180928-2128 更新 因为'tensorflow.python.keras' has no attribute 'Model'的原因升级tensorflow 卸载tensorflow-1.8.0升级到tensorflow-1.11.0 ...