https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmltensorflow的版本和python的版本与cuda和cudann有如下对应关系: 在本文中,我选择的是python 3.6、tensorflow-gpu 1.11.0、cuda 9.0、cudann 7.0.5,亲测可用,一开始使用了tensorflow-
pip install --upgrade tensorflow-gpu(不指定默认安装最新版本,也可以指定安装版本) 1. (2)离线安装 进入清华镜像下载页面,下载对应版本(tensorflow2相比tensorflow1有很大的变化,很多包名称及用法都不同,如果是想跑别人以前的代码,这里建议下载1就可以了): https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/...
关于在pycharm中搭建tensorflow-gpu环境的详细安装过程记录 简单介绍一下搭建环境需要的辅助软件anconda、CUDA、cudnn anconda:就是一个开源库,里面有很多包,包含tensorflow-gpu(这就是为啥搭建tensorflow-gpu要安装它) CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有... ...
conda install tensorflow-gpu=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python-m pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.3.0 在安装完之后输入 pip list 检查是否安装上 4.在pycharm中配置环境 打开pycharm 选择add ...
tensorflow的GPU版本需要CUDA和cudnn支持。从tensorflow官网可知,GPU版本的tensorflow需要CUDA和cudnn的版本保持一致,才能正常运行。 (1)本机查询显卡支持的CUDA版本:在cmd窗口输入命令:nvidia -smi,CUDA版本应小于12.3 (2)官网查询GPU版本对应的tensorflow、CUDA和cudnn版本 ...
windows10 下面安装tensorflow-gpu很容易,但是在pycharm中使用可能会遇到些问题,这里记录下。 1、首先需要安装anaconda,去官网下载对应的exe即可,按照默认安装,这个基本上没有什么影响。anaconda安装好在进行下面的步骤,这里anaconda安装目录需要记录一下。 2、在桌面最下角点击程序栏,找到anaconda程序下面有个 anaconda Pr...
在console、Terminal、以及Debug下运行脚本时会占用GPU,也就是说,同一时间只能由一个脚本占用GPU,第二个只能报错:Blas GEMM launch failed 统统关闭即可 此时运行成功... 查看原文 InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed已解决 =25088错误,网上很多回答是关于tensorflow在调用GPU时的...
首先确保自己安装有显卡,然后再安装tensorflow-gpu之前需要先安装cuda和cudnn。 1.安装cudn和cudnn 安装cudn之前,需要先去官网查看自己安装的tensorflow版本对应的cuda和cudnn版本,这必须一一对应。 地址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows ...
1. 检查并配置GPU硬件 首先,确保您的计算机上安装有NVIDIA GPU,并且安装了正确的CUDA驱动程序和cuDNN库。您可以通过访问NVIDIA官方网站来下载和安装最新的驱动程序和库。 2. 安装支持GPU的深度学习框架 在PyCharm中,您可以通过PyCharm的包管理器(PyCharm 2020.3及以上版本)来安装TensorFlow或PyTorch。 对于TensorFlow:...
创建新环境:使用conda创建一个新的Python环境,专门用于深度学习。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.8 conda activate tensorflow-gpu 安装CUDA和cuDNN:TensorFlow的GPU版本依赖于CUDA和cuDNN。可以通过conda直接安装。 conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 -c pytorch 注意:选择与你TensorFlow版本兼容的...