1import tensorflow as tf2print(tf.config.list_physical_devices("GPU")) 如下图所示。 运行上述代码后，如果出现如下图所示的输出结果，就表明程序可以找到电脑中的GPU，即前述全部配置工作是没有问题的；大家就可以开始撰写机器学习的各类代码，并用GPU加速运行了。 此外，这里还有一种不推荐...
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。...
当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。如果大家的电脑上没有GPU，或者不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，相当于已经完全成功了，后续直接开始用tensorflow库进行各类深度学习的应用即可；但是对于电脑上有GPU，并且也希望让GPU加入计算的用户而言，我们则将在下...
通过pip install pandas numpy matplotlib notebook命令安装上述常见软件包。 (6)通过jupyter notebook初步验证tensorflow GPU框架是不是成功安装。 在命令行输入jupyter notebook命令,进入jupyter。 在jupyter中键入以下命令,import tensorflow as tf, tf.config.list_physical_devices('GPU'),如果返回结果不是[],说明te...
四、在Pycharm中配置tensorflow-gpu 打开Pycharm软件,点击File->Default Settings->Project Interpreter 在Project Interpreter 中选择Add 在Base interpreter中选择安装tensorflow的位置,一般会安装在anaconda安装目录里面的evns文件夹里面。 添加完毕后,点击ok即可,之后就可以正常 import tensorflow ...
(3)查看对应的tensorflow-gpu对应版本 我就选择的2.4.0版本的 (4)在cmd中输入命令开始搭建环境 conda create –n tensorflow python=3.7 activate tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -ihttps://pypi.douban.com/simple ①第3句代码成功执行之后,再重新执行一遍,以防没有tensorflow-gpu安装完。
将cudnn解压,打开cuda文件夹,将bin/lib/include三个文件夹复制到Cuda安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\下 检查系统环境变量 添加如下环境变量: CUDA_PATH=`C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1` CUDA_BIN_PATH=%CUDA_PATH%\bin ...
创建名为"MLgpu"的新环境,并指定使用Python 3.7版本 代码语言:javascript 复制 conda create -n MLgpu python=3.7 激活虚拟环境 代码语言:javascript 复制 conda activate MLgpu 2. 安装tensorflow-gpu (a). 常见版本匹配报错 代码语言:javascript 复制 ensorflow 2.3.0 requires scipy==1.4.1, but you have...
[参考博文一:Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程)][anchor-id] [anchor-id]:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9265268.html [参考博文二:Wind10环境,Visual Studio2017下用Bazel编译Tensorflow(失败转调用编译好的包配置使用Tensorflowc++)][anchor-id] ...
2. Tensorflow-GPU 2.1 利用Anaconda创建环境 conda create -n tensorflowTest python=3 2.2 激活环境 conda activate tensorflowTest 2.3 安装 conda install tensorflow-gpu 2.4 测试 python >>>import tensorflow as tf 没有报错即安装成功 3. CUDA Tensorflow-Gpu版 必须同时配置 CUDA 才能正常工作 ...