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.
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...
Step 1:查看Tensorflow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本 进入下述网站可见,本机windows上的GPU仅支持适用于tensorflow_gpu2.10或更早的版本。本文默认读者已安装anaconda,以tensorflow_gpu2.10为例,介绍其环境搭建流程: GPU版本查看:Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) Tensorflow_gpu版本查看 Step...
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,因为GPU需要额外的内存来存储数据和中间结果。相比之下,TensorFlow在CPU上的运行通常对资源占用较少。 编程接口:尽管TensorFlow和TensorFlow-GPU都提供了类似的编程接口,但在使用GPU时,你需要确保...
安装gpu版的tensorflow需要安装cuda和cudnn,所以需要检查cuda是否支持本机gpu,需要计算能力大于3.1。 1.查看本机显卡配置,显卡配置为 NVIDIA Tesla P100-PCIE-12GB 2.点击此链接https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看你的显卡型号是否支持安装tensorflow-gpu,可以看到我的显卡计算能力是6.0,支持安装 ...
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...
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）首先，我们输入命令：conda create -n tensorflow python=3.6.5创建一个名叫”tensorflow"的虚拟环境。此时，系统会提示我们，需要安装一些新的依赖包，我们输入"y"即可。（2）输入命令：source activate tensorflow 激活环境，之后输入命令：pip install tensorflow-gpu 安装Tensorflow的GPU版。值得注意：此时下载...
python3.7.0+CUDA10.1.2+cuDNN7.6.5+tensorflow-gpu 2.2.0+keras2.3.1 1、下载cudatoolkit 从下面网址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载自己需要的cudatoolkit版本 打开安装包 这里会默认将安装程序放置在C盘下,不过没关系这只是一个零时文件,这一步不用更改。
python版本tensorflow分为Cpu版本和Gpu版本,Nvidia的Gpu非常适合机器学校的训练 python和tensorflow的安装较简单,可以参考上面的链接,主要是通过Anaconda来管理。 使用Nvidia的Gpu,需要安装Cuda和cudnn 需要注意 1、显卡是否支持GPU加速 2、软件的版本 windows 10--python 3.5--tensorflow-gpu 1.4.0--cuda cuda_8.0.61...