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-gpu 1.10.0,在import tensorflow时,会报dll失败的错误,该换te...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 1. 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载N...
方法/步骤 1 在windows下搭建tensorflow的开发环境需要安装三个环境：python，显卡驱动，tensorflow框架。现在一一介绍安装方式。2 python环境的安装这里使用anaconda（开源python的发行版），Anaconda包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，功能十分强大。特别是anaconda的虚拟环境，简直是神器。下载好后双击安装就好。...
例图:将解压cuDNN文件拷贝到CUDA 安装路径下 3. 配置完工,接下来我们可以安装Tensorflow-GPU啦～ 选择任意一种Tensorflow的安装方式,例如我用的 pip直接安装 $ pip install tensorflow-gpu 安装成功之后 importtensorflowastftf.test.gpu_device_name()# 返回所支持使用的GPU的名字 例图:成功返回结果是这样的 如果返...
python.pywrap_tensorflow_internal import * File "/home/alex/anaconda3/envs/TfTestGPU/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "/home/alex/anaconda3/envs/TfTestGPU/lib/python3.6/...
TensorFlow-GPU:1.8.0 CUDA:9.0 cuDNN:7.1.4 我们来用最简单的方法安装,首先 Python: 虽然官网3.7已经出来了,但是Beta版,保险起见用正式版 3.6.5。 你看着文章时也许已经不是3.6.5了,所以链接下可以选最新版本的。我下载的是64位可执行安装包。
python3.7以后支持的tensorflow都是tf2了,因历史代码需要在python 2 + tf 1.14的环境中运行,今天重新搭建python2.7+tensorflow1.14这个经典开发环境,记得以前 pip install tensorflow-gpt==1.14就安装好的环境,今天安装却遇到了问题,记录下。 安装指令: ip install tensorflow-gpu==1.14 -i http://pypi.douban.com/...
condainstalltensorflow_gpu-2.9.0 验证TensorFlow-gpu安装成功 在虚拟环境下,进入python环境,输入以下代码依次验证: importtensorflowastf tf.__version__#返回tensorflow-gpu的版本tf.test.is_gpu_available()#用来验证GPU是否可用tf.test.is_built_with_cuda()#用来验证cuda是否可用tf.test.gpu_device_name()#返回...
2、让tensorflow只按需索取显存,如下代码所示 #only minimum use gpugpu_config = tf.ConfigProto()gpu_config.gpu_options.allow_growth = Truewith tf.Session(config = gpu_config) as sess: 前面是对GPU的限制,那如果不用GPU,只用CPU呢?如何限制对CPU的使用呢?
输入>>>import tensorflow as tf 导入tensorflow库 没有报错,tensorflow安装好了,再继续测试gpu,设置一个常量 输入>>>a = tf.constant(1) 打开tensorflow的对话,输入>>>sess = tf.Sesion() 打印出很多,会出现gpu型号和相关信息 用常量测试一下这个对话>>>sess.run(a) ...