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)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TensorFlow。GPU版TensorFlow能够利用GPU加速计算,大大提高模型训练速度。 pip install tensorflow-gpu 通...
1.首先在右下角的NVIDIA右键打开控制面板->帮助->系统信息,找到CUDA对应的DLL版本 由此可见我的电脑的CUDA版本为CUDA 11.6.106 2.去CUDA官网下载对应的CUDA版本,Tips: 第一步查到的我们电脑的CUDA支持版本,是向下兼容的,也就是我们可以安装<=我们电脑支持版本的CUDA。(建议可以装比自己最高支持版本稍微低一些版本...
安装前一定要查看自己电脑的环境配置,然后查询Tensorflow-gpu、Python、cuda、cuDNN版本关系,要一 一对应! 安装前一定要查看自己电脑的环境配置,然后查询Tensorflow-gpu、Python、cuda、cuDNN版本关系,要一 一对应! 安装前一定要查看自己电脑的环境配置,然后查询Tensorflow-gpu、Python、cuda、cuDNN版本关系,要一 一对应!
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...
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 -ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 即可安装好最新版本tensorflow。 测试cpu版本的 TensorFlow 是否安装成功,在 cmd 命令行输入 ipython 进入 ipython 交互式终端,输入“import tensorflow as tf”命令, TensorFlow GPU/CPU 版本安装完成后,可以通过“tf.__version__”查看本地安装的...
Step4.TensorFlow的GPU版测试 我们输入命令：python 进入python环境后，输入命令：import tensorflow 观察是否报错。可以看到出现“ImportError:libculbas.so.9.0:cannot open shared object file:No such file or directory"，这是因为我们安装的tensorflow版本与cuda版本不匹配导致的。注意：tensorflow1.0版本以上是不...
使用清华镜像源安装tensorflow_gpu=2.10.0 pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 输入python,进入python环境 python 输入以下命令检验gpu版本tensorflow是否安装成功,如出现如图所示内容,则安装成功 import tensorflow as tf ...