在Tensorflow官网上找到需要安装的Tensorflow-gpu 版本号与 Python、 cuda、cuDNN 版本的对应关系,网址为:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 图5 可以看到Tensorflow-gpu 2.10.0版本对应的Python版本为3.7~3.10、cuDNN版本为8.
要在Python中使用TensorFlow调用GPU,你需要确保你的环境中已经正确安装了TensorFlow的GPU版本,并且你的系统配置支持GPU加速。 以下是一些步骤和代码示例,帮助你检查和调用GPU: 检查TensorFlow是否为GPU版本: python import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) 如果tf.test....
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...
不同tensorflow-gpu版本对应的CUDA和cuDNN不同,本文选择的tensorflow-gpu版本是2.8.0。 具体对应版本可以查看链接:tensorflow-gpu对应CUDA和cuDNN版本 1. 配置虚拟环境 由于tensorflow-gpu是python中的库,因此我们需要进入到python环境进行安装。现在默认的python已经更新到3.11了(截至2024.1),但显然根据上图,tensorflow-gp...
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDAlibrarylibcurand.so locally 这个输出是否足以检查tensorflow是否使用gpu? 最佳解决办法 我不认为“打开CUDA库”足以说明问题,因为Graph的不同节点可能位于不同的设备上。 要找出使用哪个设备,可以像这样启用日志: ...
前言 需要使用tensorflow-gpu进行测试GPU性能,之后在RTX2080Ti上安装成功python3.6.7以及CUDA10.0以及cudnn7.3以后安装成功tensorflow-gpu1.12.0ok!安装成功后,发现import失败解决之道 网上搜了一圈,找到几种办法:1、修改链接路径 因为之前安装过cuda9 不知是否这个原因导致它竟然去找了cuda9的库 因此,我当前 ...
使用cmd 输入nvidia-smi查看GPU使用情况,下面是Linux里面的一个显示 下面是我的运行状态: PS:在运行前需要安装tensflow-gpu与CUDA,cuDNN对应好,这里折磨了博主好久 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 1. 安装对应的tensorflow-gpu pip install tensorflow_gpu==1.2.0 -i https://pypi.tuna.tsi...
1. 使用tensorflow库: “` import tensorflow as tf tf.config.experimental.list_physical_devices(“GPU”) “` 以上代码将返回一个列表,其中包含系统中所有可用的GPU设备。可以使用`tf.config.experimental.set_visible_devices`方法将某个GPU设备设置为可见设备: ...
选择TensorFlow版本(重要) 基于已经安装的CUDA和Cudnn,TensorFlow的版本选择十分重要、十分重要、十分重要(重要事情说三遍),不要一股脑的使用conda install tensorflow-gpu安装,否则无法使用GPU或者后期使用过程中也会存在很多问题。 本人电脑安装的CUDA是11.4版本、虚拟环境中python是3.8.15版本的,因此先去TensorFlow官网查看...