导入成功说明安装成功,否则重新安装。【注:GPU环境没有安装成功时,会自动调用CPU运行代码】 查看电脑是否有NVIDIA独立显卡 右键此电脑点击属性 点击设备管理器 找到显示适配器 观察显示适配器中是否有NVIDIA显卡,如果有则说明有独立显卡,否则说明无独立显卡。 检查电脑中是否安装显卡驱动 打开控制台输入nvidia-smi,并查看...
cuDNN是NVIDIA提供的用于深度神经网络的GPU加速库。虽然无法直接通过命令行检查cuDNN版本,但你可以通过检查cuDNN文件的存在来验证其是否安装。通常,cuDNN库文件位于/usr/local/cuda/lib64目录下。 此外,你可以通过查看TensorFlow日志输出来确认是否使用了cuDNN。
按照原文中提供的cuda和cudnn下载并安装,并在 “我的电脑-管理-高级设置-环境变量” 中找到path,添加以下环境变量(cuda使用默认安装路径): C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...
最快方法是利用镜像,下载合适版本的tensorflow-gpu的whl文件,打开Anaconda Prompt(对于cuda=9.0,cuDNN=7.0,选择tensorflow-gpu=1.12) pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 1. 安装成功后,利用下面代码检查 import tensorflow as tf # Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, ...
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tensorflow是谷歌开发的深度学习框架,目前有CPU和GPU两个版本,GPU版本的计算速度比CPU版本的快。CPU版本的安装只需在命令行输入 pip install tensorflow 即可。而GPU版本的安装相对复杂,下面笔者主要介绍GPU版本tensorflow安装。 检查显卡是否支持CUDA 进入网站https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,点击 CUDA-Enabled Ge...
检验CUDA是否安装成功。 打开CMD,cd到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite (这是默认路径) 分别执行命令: bandwidthTest.exe deviceQuery.exe 1. 2. 若分别返回PASS则安装成功。 (2)下载cuDNN并安装 在官网下载匹配cuda10.0的版本的cuDNN,下载地址,需要注册账号。这里我选...
在cmd中输入“pip3 install tensorflow-gpu==1.4",回车。如果显示安装成功应该就是成功了。但是这儿往往会出现报错。 测试一下:在cmd里输入python-回车-import tensorflow as tf-回车-tf.__version__.若得到下图则说明成功啦!! 以上就是整个安装的过程了,当然安装的过程的不想上述这么轻松,所有坑还是要自己踩一次...
pip install tensorflow-gpu==2.5.0 1. 2. 3. 测试:在该环境下输入python进入python命令行模式 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 1. 2. 打印出来“True”即为成功。 还有一种情况:报错:打开 “xxx-版本号 ”不成功。找到CUDA安装路径,在bin目录下,找到 “xxx-版本号” ,将bin下的版...
jupyter检查tensorflowgpu是否安装成功 在tensorflow中安装jupyter,本文主要讲述window7下安装tensorflow方法,包括tensorflow,计算库numpy,jupyter编辑器等安装与设置1.安装Anaconda首先需要了解自己电脑配置,我是台式机pc(PC机和笔记本电脑安装类似),以PC机为例子