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...
3.cdunn版本对不上cuda,我这里是cudnn8.0,相差0.1也可能运行不了,0.01应该没什么问题。大部分gpu运行失败应该是这里,这就需要该降级降级,该升级升级了,可能比较烦,但是为了愉快的跑程序,值了! 4.若是有两个tensorflow,一个是cpu版,一个是gpu,那么最好gpu版本要高于cpu。其实有一个就够了,删掉cpu版的。 5....
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_...
本文主要针对Ubuntu环境下显卡驱动,CUDA和CUDNN的安装配置,前面几个的安装是主要的难题,另外再介绍安装tensorflow-gpu。 (Tips:这里最好将ubuntu的语言设置为英文,后面安装驱动需要在 命令行界面下执行命令…
#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
举例如下：CUDA 11.0.3 Update 1 需要≥450.51.06，Windows驱动需≥451.82 对于TensorFlow GPU-1.15.0，推荐CUDA 10.1，cuDNN为7.6版本 请确保您的GPU驱动与TensorFlow版本匹配，以充分利用GPU性能并避免潜在的兼容性问题。具体版本信息可在TensorFlow的文档或官方网站上找到。
tensorflow_gpu-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.10.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.9.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.8.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.7.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.6.0 2.7、3.3-3.6 GCC...