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...
(1)tensorflow没有安装成功,这样的话,就需要重新按照我的步骤去了! (2)在windows平台下安装完Aanconda后,在prompt中activate tensorflow, import tensorflow ,执行其他各种测试均ok,但是打开spyder,执行import tensorflow,时,提示没有tensorflow模块,最后发现是因为spyde没有安装在tensorflow目录下(安装anaconda时spyde是默...
安装tensorflow:可以通过pip命令安装tensorflow库。安装完成后,可以使用import tensorflow as tf来验证是否安装成功。 配置tensorflow使用GPU:默认情况下,tensorflow会自动检测并使用可用的GPU。可以使用以下代码验证GPU是否可用: 配置tensorflow使用GPU:默认情况下,tensorflow会自动检测并使用可用的GPU。可以使用以下代码验证GPU是...
1、安装tensorflow-GPU版本需要先安装插件 NVIDIA CUDA & cuDNN NVIDIA CUDA :https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit(建议别下最新版,一般最新版本经常出现软件支持等问题) cuDNN :https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive(下载与CUDA对应版本) 2、安装 NVIDIA CUDA 选择自定义安装,一直下一步,安装...
Python测试保存并关闭文件后，重新加载配置`source ~/.bashrc`，然后运行`python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_gpu_available())"`。如果输出`True`，则表明TensorFlow已成功安装并在GPU上运行。通过以上步骤，你已经成功在GPU环境中安装并测试了TensorFlow 2.6.0。
GPU的cuda版本为11.3,对应的cudnn的版本为8.2.1,对应的tensorflow的版本为2.6.0。 1.安装conda 1.1获取 conda安装包 wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate 1.2安装 bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh 1.3测试 conda --version ...
先安装VS,然后根据自己的版本安装CUDA、 安装完后,打开cmd命令行输入nvcc -V,检测是否安装成功 安装cuDDN 安装对应版本,解压后覆盖到CUDA的地址,默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 使用anaconda安装tensorflow-gpu 创建一个新的环境 ...
最新TensorFlow 2.9.1 极简安装教程——GPU版本安装和使用测试 #tensorflow安装 - 日月光华于20220725发布在抖音,已经收获了1.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
官网安装方式: CPUversion:(base)C:\Users\Administrator>conda create-n tensorflow_env tensorflow 激活:(base)C:\Users\Administrator>conda activate tensorflow_env 注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN:GPUversion:(base)C:\Users\Administrator>conda create-n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu ...