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/...
CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度更快,所以如果电脑显卡支持cuda,推荐安装gpu版本的。 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,(如果安装CPU版本请参考网上其他教程!) GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN。(本文为GPU版本安装教程。) Tensorflow-gpu版本安装...
pipinstall tensorflow-gpu==2.7.0-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 无报错结束就是装好了 7、打开python环境,导入tensorflow包进行测试 ,查看tensorflow的版本信息, 输入命令: importtensorflowastf 如果导入包有以下报错(没有报错请忽略!): (...
下载完cudnn后,解压cudnn,把里面的lib、include 和bin 三个小文件拷贝到cuda 安装的目录对应的文件夹里面去即可 安装对应的TensorFlow-GPU版可以查看对应的CUDA、CUDNN版本https://www.tensorflow.org/install/source_windows 目前未更新新版本的CUDA、cuDNN与TensorFlow-gpu的版本关系,但是安装2.5.0以上版本的tensorflo...
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 接下来就是测试了,输入python: 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf tf.test.is_gpu_available() 然后看看是否报错,整个Tensorflow GPU版本就安装好了,仅仅几行命令,无需再自定义安装CUDA、cuDNN,开箱即用Tensorflow 2.0...
本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。 在上一篇文章疯狂学习GIS:Anaconda安装CPU、GPU通用的tensorflow库中,我们详细介绍了CPU、GPU通用的新版tensorflow库的配置方法;本文就在这一篇文章的基础之上,继续介绍如果希望让GPU参与到计算中,我们该如何进一步配置对应的环境。如果大家此时还...
如何使用GPU运行TensorFlow 这里主要考虑如何让tensorflow和keras运行在GPU上: 1. 检查显卡类型和计算能力** 查看笔记本显卡型号,以及计算能力 下载个 GPU 查看器,名字为TechPowerUp GPU-Z 下载地址是: https://www.techpowerup.com/download/gpu-z/ 我的电脑显示是这样的: ...
6.安装tensorflow-gpu $ conda install tensorflow-gpu==1.12.0 我之前直接安装的1.14.0就显示错误...
有了上次的经验(Windows部署TensorFlow后识别GPU失败,原因是啥?),我们这次操作就顺利多了,在保留之前环境的基础上,我们新建一台虚拟机来操作。 配置稍微堆高一点,避免影响性能,配置48核CPU、128 GB运行内存(全部锁定)、200 GB系统盘,镜像使用Windows 10的19041版本。
以下是TensorFlow和TensorFlow-GPU之间的一些核心差异: 硬件支持:TensorFlow-GPU是为使用NVIDIA GPU加速的机器设计的。它利用了NVIDIA的CUDA框架,使GPU能够高效地用于深度学习计算。相比之下,TensorFlow可以在没有GPU的机器上运行,或者在没有CUDA支持的GPU上运行,但性能会受到限制。 性能:对于支持GPU的机器,TensorFlow-GPU...