- Could not load 'nvcuda.dll'. The GPU version of TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Typically it is installed in 'C:\Windows\System32'. If it is not present, ensure that you have a CUDA-capable GPU with t...
GPU版本的pytorch需要有nvidia显卡的硬件支持,请确保您的显卡支持cuda。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使得GPU能够解决复杂的计算问题。为了使用CUDA,需要安装cudatoolkit,在这里我们与pytorch一并都使用conda安装 首先使用命令行或者shell中执行:nvidia-smi来检查显卡驱动,下图的红色圈代表CUDA驱动版本。...
我们通过虚拟环境tensorflow_name搭建深度学习系统,即tensorflow-gpu版本,可以调用显卡高速计算,推荐显卡为N卡,显存大于等于6G,算力大于3.5(推荐算力7.5-9)。 首先安装cudatoolkit,这个库不是Python的库,因此pip不能安装,需要用conda安装,Python 3.8推荐匹配的cudatoolkit版本为11.3.1,具体命令如下: conda install cudatool...
(5)安装tensorflow-gpu和keras-gpu 可以对照表格安装对应版本tensorflow和keras pip install tensorflow-gpu==1.14.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ keras==2.2.5 (6)安装其他库 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ opencv-...
安装TensorFlow-gpu,根据cuda版本选择tensorflow版本: conda install tensorflow-gpu==1.12.0 Tensorflow环境测试 安装完成后我们就需要对Tensorflow环境进行测试了 启动Jupyter(你可以直接打开Jupyter,或者进入Anaconda Navigator,然后找到Jupyter点击下方launch)
因此,在这篇文章中,我们就介绍一下在Anaconda环境中,配置tensorflow库的详细方法;此外,这里需要注意,在较新版本的tensorflow库(版本大于1.5 ,但对于Windows用户而言,版本还不能高于2.10)中,已经同时支持CPU、GPU训练,不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 首先,和Anaconda环境配置其他库一样,我们需要打开...
conda create --name python36 python=3.6 # 可以换成要安装的版本python=3.7 conda activate python36 pip install tensorflow-gpu==2.1.0 ##我装的cuda11.1.0需要高一点版本的tensorflow-gpu 验证 #在python36环境下运行pythonimporttensorflowastf# 导入tensorflow ...
(4)安装cpu版本的TensorFlow 代码语言:javascript 复制 pip install--upgrade--ignore-installed tensorflow 注:这里没有介绍GPU版本的安装方法,GPU版本需要安装cuda8+cudnn5,如需要的请搜索其他博文。 这样tensorflow cpu版本就安装好了。 (5)测试tensorflow ...
可能会遇到一些问题,因为tensorflow-gpu要求CUDA计算能力大于等于3.0。CUDA计算能力是指显卡支持的CUDA版本和硬件架构。 然而,如果你的显卡的CUDA计算能力低于3.0,你仍然可以安装tensorflow的CPU版本来进行深度学习任务。CPU版本的tensorflow在没有GPU加速的情况下运行,虽然速度较慢,但仍然可以完成许多机器学习和深度学...
anaconda安装TensorFlow-gpu过程 1.借助清华大学开源软件镜像站,实现快速下载对应版本的Anaconda ,使用bash进行安装 $ bashAnaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh#注意:在这个过程中,全选“yes”。其中最后一个默认为“no”,要更改为“yes”。 若是,一不小心错过了更改最后一个“no”为“yes”,拯救方法如下: ...