首先,我们需要到tensorflow库的官方网站中,下拉找到如下图所示的tensorflow库版本与对应的CUDA、cuDNN版本匹配表格,并结合自己的Python版本,选择确定自己需要哪一个版本的tensorflow库,并进一步确定自己CUDA、cuDNN的版本。其中,如下图紫色框所示,由于我这里Python版本是3.10的,因此只能选择紫色框内的版本;随后,想...
1.找到合适的pytorch版本: cmd输入 nvidia-smi得到以下信息: 根据Driver Version的值在下表找到对应 找到可用的pytorch版本 2.安装的两种方式: 来pytorch官网下载想要的版本,在Pycharm的terminal里面用pip安装: 或者直接来到这里找到自己需要的pytorch版本(记住cuxxx开头的才是GPU版本的,其他是CPU版本的pytorch),下载之后...
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8.1、CUDA版本为11.2。且对应的CUDA版本低于显卡支持的CUDA版本(...
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...
1、TensorFlow安装 TensorFlow的安装,可以使用pip,也可以使用Conda,方法如上, 使用pip直接安装 1)安装CPU版 如计算机没有NVIDIA GPU,或者不需要使用GPU加速,那么安装CPU版本的TensorFlow, pip install tensorflow 2)安装GPU版(支持CUDA的GPU卡) 如有NVIDIA GPU,并且已经安装了CUDA和cuDNN,那么可以安装GPU版本的TensorFlo...
Tensorflow-gpu版本安装的准备工作 (一)、查看电脑的显卡: (二) 、Anaconda的安装 (三)、cuda下载和安装 (四)、cudnn下载安装 (五)、配置环境变量 (六)、创建 tensorflow 环境 (七)、测试 Tensorflow-gpu 是否安装成功 卸载重装 前言 CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度更快,所以如果电脑显...
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 注:最好也要先保证pip更新到最新版本,并修改成国内镜像源。 六. 测试是否安装成功 测试Tensorflow是否安装成功,在Python IDLE就行: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 显示True,说明gpu版本已经安装成功: ...
| Tensorflow 1.x | CUDA 8.0/8.5/9.0 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要CUDA 10.0/11.0/11.1/11.2版本,而Tensorflow 1.x则需要CUDA 8.0/8.5/9.0版本。如果您需要使用GPU进行Tensorflow计算,则需要安装与您所使用的Tensorflow版本兼容的CUDA版本。最后,我们来看看Tensorflow与cuDNN的版本对应关系。| Tensorflow...
本机GPU是NVIDIA GeForce GTX 1650, 支持的最高版本CUDA是12.0。想要在Windows下使用GPU跑深度学习模型,需要使用tensorflow-gpu,其目前最高版本是2.6.0。所以其他依赖环境均按照tensorflow-gpu的需求来配置。 对应版本如下 Tensorflow-gpu 2.6.0 (目前为止最高版本) ...