对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(2021年3月更新): 三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/...
TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和GPU版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 1. 确认你的显卡支持 CUDA 打开网址找到对应...
TensorFlow 2.0:CUDA 9.0,cuDNN 7.02. TensorFlow 1.x系列TensorFlow 1.x系列是较旧版本的TensorFlow,但它仍然被广泛使用。以下是TensorFlow 1.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: TensorFlow 1.15:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.14:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.13:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.12:CUDA 8...
深度学习框架TensorFlow和Pytorch的GPU版本搭建基础要求是显卡应当为NVIDIA系列,并将显卡驱动升级为最高版本。 显卡驱动下载地址:官方驱动 | NVIDIA,根据自己的显卡型号选择相应的驱动版本。 一、查看CUDA版本 安装好显卡最新版本驱动后,在桌面单击鼠标右键会出现NVIDIA控制面板,进入控制面板后点击系统信息。 然后可以看到显卡...
一、搭建Tensorflow(CPU版本) 1、安装前准备 在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的...
按下图检查tensorflow-GPU版本所需windows对应的安装软件信息 2、步骤 1)下载并安装显卡驱动 前往Nividia官网,下载并安装对应的显卡驱动,博主根据自己的显卡配置,选择如下: 2)下载并安装Microsoft Visual Studio windows官网下载Microsoft Visual Studio,并安装Microsoft Visual Studio ...
安装tensorflow-gpu版本 前面已经安装好了anaconda。 1.安装英伟达驱动。 右键Nvidia控制面板,查看显卡型号。 进入英伟达官网,https://www.nvidia.cn/ 然后点击,进去输入信息。 notebooks代表笔记本。 搜索结果,选了第一个下载。 安装都使用了默认设置。 安装完重启。
1import tensorflow as tf 2print(tf.config.list_physical_devices("GPU")) 运行上述代码,如果得到如下图所示的一个空列表[],则表示当前tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是肯定的,我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库,自然是无法在GPU中加以运算了。 至此,tensorflow库也可以正常使用了,但是他只能支...
安装 python-tf-cuda-cudnn对照版本要求：https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_...