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.
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...
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...
而TensorFlow-GPU则利用GPU进行计算,能够显著提高计算速度,尤其适用于大规模数据和复杂模型的训练和预测。 兼容性:由于TensorFlow-GPU需要特定的硬件和驱动支持,因此它只能在支持GPU的硬件上运行。相比之下,TensorFlow可以在任何支持Python的环境中运行。 资源占用:使用TensorFlow-GPU进行计算通常会消耗更多的内存和存储资源,...
Python版tensorflow-gpu1.12.0安装说明 导语 GPU 安装环境准备 具体步骤 1.查看电脑是否支持tensorflow-gpu版本 2.安装tensorflow-gpu 3.调整protobuf版本 4.下载cuda文件 5.安装CUDA 6.确认cuda安装,替换环境 7.运行tensorflow-gpu 注意事项及安装失败常见解决方法 导语 在学习或者工作中,Pytho... ...
安装TensorFlow GPU版本: 如果你还没有安装TensorFlow的GPU版本,你可以使用pip进行安装: bash pip install tensorflow-gpu 注意:从TensorFlow 2.1开始,tensorflow-gpu包已经被弃用,你可以直接安装tensorflow,TensorFlow会自动检测并使用GPU(如果可用)。 编写代码以利用GPU: 一旦你的环境配置正确,TensorFlow会自动利用可用的...
GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 CPU: Intel i7-9700 主板: ASUS ROG Strix RAM: DDR4 16GB 版本对比代码如下: # 检查TensorFlow版本和CUDA/cuDNN兼容性importtensorflowastfprint("TensorFlow Version: ",tf.__version__)# 检查CUDA和cuDNN版本!nvcc--version ...
pip install tensorflow-gpu 通过Conda虚拟环境安装CPU版TensorFlow 1)创建一个新的Conda虚拟环境 conda create -n tensorflow_cpu pip python=3.6 2)激活新创建的虚拟环境 activate tensorflow_cpu 激活后的效果: (tensorflow_cpu) C:\Users\sglvladi>
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: ...
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gpu的名称print("Num GPUs Availab...