Anaconda环境配置Tenforflow−gpu后无法正常运行,检查是CUDA版本问题! 1. 问题和解决方法! 经过搜索相关回答和不断的尝试,本人遇到此问题是由于Cuda版本和显卡不匹配导致的,通过重新安装Cuda和相对应的Tensorflow-GPU得以解决。 本人使用RTX3070显卡(512.36),起初配置的Tensorflow和Cuda版本如下: pip list 查看:...
INFO: Initialized TensorFlow Lite runtime. INFO: Interpreter::UseNNAPI() is deprecated. Use tflite::NnApiDelegate() directly instead. INFO: Created TensorFlow Lite delegate for GPU. ERROR: TfLiteGpuDelegate Prepare: No shader implementation for reduce_sum ERROR: Node number 51 (TfLiteGpuDelegate...
内存已经差不多吃完了,没办法,tensorflow运行起来就是这么霸道,GPU显存有多少就基本吃多少,当然我们可以调整其使用内存量,但在这里不做讨论。再仔细看看,是不是发现什么了,没错啦,中部右侧的0%显示GPU使用率为0,what the fuck,什么情况啊,难道不是用GPU来计算处理的吗?可是代码跑起来确实有打印如下使用GPU信息的...
importtensorflowastf# 检查GPU是否可用print("Num GPUs Available: ",len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))# 在所有可用的GPU上创建一个Tensorwithtf.device('/GPU:0'):a=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a')b=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6....
这个错误出现时,首先检查自己安装的tensorflow版本是否是Gpu版本的,如果是使用的Anaconda或者miniConda的话,可以使用 conda list查看安装了哪些包 image.png 找到tensorflow看看是不是后面加了个GPU Loaded runtime CuDNN library: 7103 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7005 (compatibility versi...
Failed to load the native TensorFlow runtime. ImportError: libcuda.so.1: cannot open share,背景笔者一个项目,在实体机下面运行,需要使用tensorFlow,之前按照记录的方法一直不报错,最近在虚拟机下报错以下是在虚拟机下面,已经安装cuda驱动(myenv)ubuntu@ubuntu:~
GPU: RTX 4060 8GB Nvidia Driver: 535.129.03 CUDA: 12.2 Cudnn: 8.9.4 Tensorflow: 2.15.0 PyTorch: 2.1.1+cu121 Python Version: 3.10.12 Well I guess, the latest version of PyTorch supports CUDA 12.1 so that may be causing the issue but I cannot find the Nvidia driver for my GPU that...
上一篇文章中提到的torchscript方式在手机上实际的检测效果差了很多，于是尝试了另外两种方式，第二种方式目前还有问题，所以就先不写了。这篇文章介绍的是第三种方法。zldrobit创建了一个ftlite的分支，https://github.com/zldrobit/yolov5.git。要使用这个方法文章中步骤也写的比较详细了。
TensorFlow CPU & GPU 前提 TensorFlow 安装的前提是系统安装了 Python 2.5 或更高版本,教程中的例子是以 Python 3.8(Anaconda 3版)为基础设计的。 为了安装 TensorFlow,首先确保你已经安装了Anaconda。 可以从网址(https://www.continuum.io/downloads)中下载并安装适用于Windows/macOS或Linux的 Anaconda。
在使用 ONNX Runtime GPU 调用模型时,可以通过以下方法释放显存: 完成模型推理后,调用 onnxruntime.capi.session.InferenceSession 对象的 end_profiling() 方法。这个方法会释放 ONNX Runtime 内部使用的一些资源,包括一部分显存。 在每次完成模型推理后,手动释放 TensorFlow 或 PyTorch 等后端库所占用的显存。具体...