要解决dll的问题,只需在CUDA的安装目录中的\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin里,找到对应的dll,再复制到System32里,即可解决,测试成功的代码: import tensorflow as tf version = tf.__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) gpu_ok返回Ture即可
同样,如果你使用TensorFlow,可以通过以下代码查看CUDA版本: import tensorflow as tf print(tf.sysconfig.get_build_info['cuda_version']) 这将输出TensorFlow当前使用的CUDA版本。 6. 确保CUDA版本兼容性 (Ensuring CUDA Version Compatibility) 在进行CUDA开发时,确保CUDA版本与GPU驱动、深度学习框架(如TensorFlow、PyTo...
按照https://blog.csdn.net/shawroad88/article/details/82222811前几步安装。 又有新的报错如下: 再运行运行代码安装setuptools pip install setuptools==41.0.0 再安装tensorf-gpu即可。
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu sudo nvidia-docker run --network=host -v /ssd1:/ssd1 -it 0de7f0bffd91 /bin/bash where 0de7f0bffd91 is the image id of latest_gpu But when started in the container and use nvidia-smi to check gpu status, got the following message: ...
Ubuntu16.04+asus-z170+gtx1060搭建TensorFlow-GPU 首篇博客就写写搭建TensorFlow-1.2.1-GPU,作为DeepLearning学习的开始。在整个搭建的过程中踩过大部分的坑,绝大多数时间都是黑人问号.jpg。参考过很多搭建TensorFlow的技术博客,一步一步绕过雷区,终于修成正果,谨以此文以记之。先上本人台式机硬件相关配置: ...
在本教程中,您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用,以将对象检测(YOLO 和 SSD)和实例分割(Mask R-CNN)的速度提高 1,549%。 上周,我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”(dnn)模块以使用 NVIDIA GPU 进行推理。 使用OpenCV 的 GPU 优化 dnn 模块,我们只需三行代码即可...
TensorFlow version (use command below):r1.5 Python version: 3.6 Bazel version (if compiling from source): GCC/Compiler version (if compiling from source): CUDA/cuDNN version:9.0 GPU model and memory: Exact command to reproduce: Describe the problem ...
ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=command ‘:/home/yst/cudas/cuda&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-3-110120386.pc_search_result_before_js虽然我的问题和链接博客中给出的问题不一样,没有这一句unable to execute 'usr/local/cuda-...
unable to execute ':/usr/local/cuda/bin/nvcc': No such file or directory error: command ':/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed with exit status 1 提示找不到 nvcc, 但是输入 nvcc --version, 却可以正常显示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler...
Command-line argument groups bundle arguments and related functionality together into reusable components and are used throughout the Polygraphy command-line toolkit. Argument groups are used to add new command-line tools to Polygraphy or extend existing tools with new functionality. ...