要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...
GPU驱动的版本可在 NVIDIA控制面板里找到: CUDA个版本与驱动的关系如下: GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations。 可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4,TensorFlow则需要1.13-2.0版本。 下载CUDA 去NVIDIA 下载 ...
开始我说明一下为什么我要选择CUDA10.0,因为我要使用tensorflow2.0 gpu版本,大家可以上网去查看自己要下载的tensorflow版本所对应的CUDA和CUDNN的版本 前面我们已经对Anaconda软件进行了安装,所以现在我们进行CUDA和cudnn的配置安装,首先对自己的电脑的CUDA版本查看,如果满足安装2.0gpu 要求的话,下面的步骤可以直接跳过,进行...
以下是使用最新版本的CUDA和cuDNN安装TensorFlow GPU的步骤: 下载并安装CUDA Toolkit: CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于GPU计算的开发工具包。根据你的操作系统和显卡型号,访问NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit,并按照安装向导进行安装。在安装过程中,注意选择适合你显卡型号的CUDA版本,并确保安装过程中选择将...
tensroflow-gpu 1.15(update 需要python3.5-3.6,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=10.0condainstallcudnn=7.3.1pipinstalltensorflow-gpu==1.15 tensorflow-gpu 2.4.1(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法):
查看GPU可用性:要查看GPU的可用性,可以使用以下命令:import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available()如果GPU可用,将输出True;否则将输出False。如果您不可使用GPU,请确保您的TensorFlow安装了GPU版本的库。查看CUDA可用性:要查看CUDA的可用性,可以使用以下命令:import tensorflow as tftf.test.is_built_with_...
#配置结果: ##Anaconda2019[python3.7.3]+cuda11.2 + cudnn8.1.0 + tensorflow=2.5.0,tensorflow-gpu=2.5.0(tf25虚拟环境,python3.7.3)+pytorch1.10.0(cu113) + torch-ge
十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在...
十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势,但现在...
ubuntu 安装NVIDIA驱动很容易,只只需要打开系统设置->软件和更新->附加驱动->选择NVIDIA驱动->应用更改。该界面会自动根据电脑上的GPU显示推荐的NVIDIA显卡驱动。 1.4 测试驱动安装是否成功 NVIDIA(英伟达)显卡驱动安装完成后,在终端输入如下指令 nvidia-smi