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...
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...
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_cpu) C:\Users\sglvladi> 3)在虚拟环境中执行安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.9 通过Conda虚拟环境安装GPU版TensorFlow 1)创建一个新的Conda虚拟环境 conda create -n tensorflow_gpu pip python=3.6 2)激活新创建的虚拟环境 activate tensorflow_gpu 激活后的效果: (tens...
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-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...
| 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...
该驱动版本还是在tensorflow-gpu-1.13.0的兼容范围内,所以没有任何影响。 三、安装Anaconda 直接给出下载链接:https://www.anaconda.com/distribution/ 记得选择加入系统变量,这能节省一定的时间 如果自己电脑中有python,可以直接卸载了,不影响anaconda的使用 ...
不一会儿，TensorFlow的gpu最新版本1.8.0便可成功安装。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...