2、安装CUDA ToolKit 我们从tensorflow官方文档可知,在安装tensorflow-gpu版本之前需要安装以下软件: 首先需要安装CUDA Toolkit。从tensorflow官方文档可知,tensorflow-gpu-2.5.0 需要的cuda toolkit最低版本是11.2,python版本不能低于3.6. 点击链接进入下载页面,按照自己的系统下载对应版本,以笔者为例,选取的是11.2.2版本。
但是,当导入 TensorFlow 并检查tf.test.is_gpu_available()时,仍然给出 False。我试过完全卸载并重新安装 TensorFlow,但没有用。tf.test.is_gpu_available()的输出: 2019-06-27 14:06:18.359739: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 您的 CPU 支持此 TensorFlow 二进制文件未编译使用的指...
以下是一个代码示例,展示如何在TensorFlow中禁用GPU加速。 importtensorflowastf# 明确指定使用CPUphysical_devices=tf.config.list_physical_devices('GPU')iflen(physical_devices)>0:tf.config.set_visible_devices([],'GPU')print("TensorFlow will run on CPU.") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在这个示...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用cpu,不注释就是使用gpu。
Tensorflow 1.7 may be the last time we support cuDNN versions below 6.0. Starting with Tensorflow 1.8 release, 6.0 will be the minimum supported version. 如果大家不愿意深究下去,我的建议是: 没有GPU或者GPU算力达不到3.0的(带GPU加速的Tensorflow版本依赖cuDNN,而cuDNN又需要3.0算力的GPU支持),果断选择...
以下是在 Python 中使用 GPU 的方法: 1.选择与 GPU 兼容的库:要在 Python 中使用 GPU,您通常使用旨在利用 GPU 加速的库。一些流行的库包括:TensorFlow :TensorFlow 是一个深度学习框架,可以配置为使用 GPU 来训练神经网络。您可以指定在 TensorFlow 配置中使用哪些 GPU。PyTorch :PyTorch是另一个支持GPU加速的深...
Step 1：查看Tensorflow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本 进入下述网站可见，本机windows上的GPU仅支持...
I would suggest you to useconda(Ananconda/Miniconda) to create a separate environment and installtensorflow-gpu,cudnnandcudatoolkit.Miniconda的占用空间比 Anaconda 小得多。如果您还没有conda,我建议您安装 Miniconda。 快速安装 # Quick and dirty: with channel specificationconda create -n tf_gpu_env ...
pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 无报错结束,就是装好了。 打开python环境 python 导入tensorflow包进行测试 ,查看tensorflow的版本信息,输入命令: import tensorflow as tf tf.__version__ 若不报错,会显示tensorflow版本信息,说明tensorflow导入成功。
2. 安装Tensorflow GPU版前的系统配置: 首先,让我们注册一个NVIDIA的账号: (1)安装CUDA(CUDA toolkit) (2)配置cuDNN 先要检查我们电脑可以使用CUDA的版本: 桌面右击点击 “NVIDIA控制面板” : 例图1:查看CUDA版本 选择左下角的 “系统信息” ～