将三个文件夹的路径配置到环境变量 cuda与cudnn的检验 找到cuda安装的路径下的demo_suite文件夹,我这里的路径是D:\NVIDIA GPU Computing Toolkit\extras\demo_suite 打开cmd窗口切换到demo_suite文件夹 依次运行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe 运行结果如下,说明安装成功 安装tensorflow依赖 安装适用于 Visual Studio...
明确之后在官方https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-new-features 找到下图查看版本对应信息,从而选择CUDA版本 之后下载cudatoolkit和cudnn,版本对照表如下,进而明确tensorflow版本。 本例配置为: python3.8.0+CUDA11.0.0+cuDNN8.0.5+tensorflow-gpu 2.4.0+Keras2.7.0 网上查...
4、我爱自然语言处理:深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow(http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%BB%E6%9C%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu16-04-geforce-gtx1080-tensorflow) 5、Ubuntu 16.04安装配置TensorFlow GPU版本...
首先,我想说的是,千万不要用pip安装tensorflow-gpu,因为gpu版本需要很多依赖包,包括cuda、cudnn等,而且,就算你单独去下载这些,安装后还是会有很多配置问题导致有误,无法安装成功,所以直接用conda安装(这里留下了一行行泪水)。 tensorflow-gpu完整安装(附各种报错解决办法)_恩泽君的博客-CSDN博客 因为conda自带的安装...
tensorflow --version keras --version vulkan-info --version top --version 如果显示相应的版本信息,则说明您的配置已经完成。三、注意事项 在配置深度学习环境时,请确保您的计算机满足最低要求,特别是显卡型号和驱动版本。不正确的配置可能导致运行速度慢或无法运行深度学习模型。 在安装CUDA和cuDNN时,请务必选择与...
所以,这个时候你运行python然后import tensorflow as tf是不会报错的,但是当你要执行tf.Session()的时候可能就有问题了。这个时候将会调用cuda,我在这里遇到的问题是各种lib,dll加载不了。经过一番检查,定位到问题,Cuda安装完成后默认的环境变量配置不对,不能直接访问到bin和lib\x64下的程序包,在path中加上这两...
最近在新电脑上配置pytorch的运行环境,装CUDA,装cuDNN,装VS code,装miniconda,装pytorch,折腾了一天还是跑不起来,提供一个非常简便的,只需要conda和pip命令就可以配置CUDA环境的方法,三分钟从零配置CUDA环境。 pytorch环境 安装miniconda/anaconda后在控制台执行以下命令,windows/linux通用,注释掉的代码只在linux下执行,...
# tensorflow1.13.2 cuda-10 lib库配置; 因为tensorflow 1.13版本以上要求cuda 10 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/home/v-yaxu/nccl/build/lib 保持更新,更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen; 常用操作: tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnis...
可以看到,tensorflow2.9对应的CUDA版本是11.2,cuDNN版本是8.1 先安装cudatookit conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 后安装cudnn conda install -c conda-forge cudnn=8.1.0 最后安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.9.0 验证是否安装成功 ...