tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError:Cannot assign a device to node ' a_gpu': Could not satisfy expicit device specification '/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available. ''' # 通过allow_soft_placement参数自动将无法放在GPU上的操作放回CPU上 sess =...
1、安装前准备 在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是...
解压压缩包,会得到3个文件夹。 然后,将bin中的所有文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin中,将include中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\include中,将\lib\x64中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CU...
TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和GPU版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 1. 确认你的显卡支持 CUDA 打开网址找到对应...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp 验证cudnn是否安装成功: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”): ...
在TensorFlow中查看GPU信息是一项重要的任务,因为这可以帮助我们了解如何配置和使用我们的计算资源。本文将介绍TensorFlow中查看GPU信息的重点词汇和短语。一、重点词汇 TensorFlow:TensorFlow是一款开源的机器学习框架,它让我们可以用一种端到端的方式进行深度学习和机器学习的研究。 GPU:图形处理器(GPU)是一种专门用于处理...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: ...
不过要支持 GPU 加速的话,需要有额外配置,该部分主要讲的就是 GPU 的额外配置。 注:使用容器安装的话不需要这一步,官方镜像已经给你配置好了环境,但是你还是需要安装显卡驱动。 第一步:安装依赖驱动 根据Tensorflow 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/gpu,我们需要安装的依赖有: ...
//pypi.org/project/tensorflow-gpu/## 在tensorflow2.1之后tensorflow和tensorflow-gpu实际上是一个包## 因此网上的部分教程仍然会直接安装2.x版本的tensorflow-gpu,但实际上和安装tensorflow2.x是没有区别的## 2022年12月之后pypi上的tensorflow-gpu包已经被删除了,因此目前不能再安装tensorflow-gpu会提示你这个包...
因此,他表示 TensorFlow 2.10 是 Windows 本地支持 GPU 的最后一个版本。从 2.11 开始,你就需要在 WSL 2 上安装 TensorFlow,或者使用 TensorFlow-DirectML-Plugin。这造成了很大困扰,他认识的大多数机器学习开发者都使用 Windows 并在本地进行开发,现在只能切换到 Linux 上部署了。