@文心快码BaiduComatepip install tensorflow[and-cuda] 文心快码BaiduComate 当你使用命令 pip install tensorflow[and-cuda] 时,你实际上是在尝试安装 TensorFlow 的 GPU 版本。这个命令会自动为你安装与你的系统兼容的 TensorFlow GPU 版本以及所需的 CUDA 工具包(如果可能的话)。下面我将详细解释这个过程,并包括...
conda create -n mbueg python==3.6.9 conda activate mbueg pip install nvidia-pyindex pip install nvidia-tensorflow==1.15.4+nv20.11 正确找到了对应的库 而loss也恢复了正常,开始下降: 不为nan了~ 附录1.是否需要手动安装cuda和cudnn? 进一步确认: 可以看到用pip安装nvidia-tensorflow时,实际上已经安装了...
pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA Toolkit 9.0 4、如果匹配,仍然报错 那是因为你的cuda环境变量配置有误,请执行: 代码语言:javascript 复制 exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/【CUDA版本】/lib64 例如 代码语言:javascript 复制 exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/...
This will install Keras along with both tensorflow and tensorflow-gpu libraries as the backend. (There is also no need to install separately the CUDA runtime and cudnn libraries as they are also included in the package - tested on Windows 10 and working. Ensure your TensorFlow/Keras environmen...
安装对应版本TensorFlow的GPU版本 pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA Toolkit 9.0 4、如果匹配,仍然报错 那是因为你的cuda环境变量配置有误,请执行: exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/【CUDA版本】/lib64 例如
第一步，确定电脑显卡可安装CUDA的最高版本。点击系统信息，进入组件查看cuda.dll产品名称后的CUDA支持最高版本信息。例如，版本信息显示为CUDA 11.6.110。第二步，访问Tensorflow官网查看安装配置，找到GPU版本信息并选择合适版本，例如tensorflow-gpu-2.4.0，适用于python3.6-3.8版本，CUDA为11.0，cu...
CUDA 9.2 由于TensorFlow 1.10 支持cuda 9.2 去官网下载最新版本 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1710&target_type=runfilelocal 先安装一些推荐库 sudoapt-getinstallfreeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libx...
TensorFlow version: 1.15 Python version: 3.8.1 Installed using virtualenv? pip? conda?: pip Bazel version (if compiling from source): GCC/Compiler version (if compiling from source): CUDA/cuDNN version: GPU model and memory: Describe the problem I'm unable to install v1.15 (or any version...
tensorflow-text==2.3.0 然后执行 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua...
接下来下载cuDNN - https://developer.nvidia.com/cudnn, 打开文件夹三个目录(lib,bin,include),每个里面只有一个文件,全部拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Tookit\CUDA\v9.0\下相应的目录中 最后打开Anaconda命令行窗口,执行pip install --upgrade tensorflow-gpu ...