主要有两种方式进行安装:pip、conda,pip安装tensorflow-gpu的时候,需要首先配置cuda和cudnn环境,并且需要与tensorflow的版本对应,用pip的方式进行安装,几乎可以安装所有的版本,cuda和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装文档,在此不在叙述。conda安装的时候,不用单独配置cuda和cudnn,但是在安装之前尽量去官网查看,有那些版本...
win+R键并输入cmd进入命令行,cd命令进入CUDA根目录下的extras\demo_suite路径里,分别输入bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe两条命令,检查返回结果中的Result值,如果都为Pass,则安装成功 4、配置环境变量 右键“我的电脑”-> 高级系统设置 ->环境变量,查看系统变量,首先确认CUDA_PATH和CUDA_PATH+版本号这两个变量...
首先打开bin文件夹: 复制全部文件,粘贴到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin 文件夹中; 然后打开include文件夹: 同样复制全部文件,粘贴到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include 文件夹中; 最后打开lib\x64文件夹: 将全部文件粘贴到 C:\Program Files\...
1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.6,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。 操作:单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机选择下载的版本...
cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是NVIDIA为深度神经网络开发的一个GPU加速库,它提供了高性能的前向和反向卷积运算。 二、显卡型号与CUDA、cuDNN的适配 在安装TensorFlow GPU版本之前,您首先需要了解自己显卡的型号,并选择合适的CUDA和cuDNN版本。目前,只有NVIDIA的显卡支持CUDA。您可以通过运行nvidia-smi命令...
CUDA的下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 我们可以选择两种安装方式,一种是在线安装(我还没用过),一中离线安装(我采用的)即本地安装, 当我们选择离线安装,当我们选定相对应的版本之后,下载的时候发现这个地方的文件大小大概在2G左右,Linux系统下面我们选择runfile(local)完整安装包从本地安装,...
步骤一:下载CUDA 11.6前往NVIDIA官网,下载与您的GPU兼容的CUDA版本。请确保选择与您计算机系统匹配的版本(32位或64位)。下载完成后,双击安装程序开始安装。步骤二:安装CUDA 11.6 打开安装程序,点击“下一步”。 同意CUDA的许可协议,并继续点击“下一步”。 选择“自定义”安装,并确保只勾选了您需要的组件。如果...
GPU setup# You can skip this section if you only run TensorFlow on CPU.# First install NVIDIA GPU driver if you have not.# Then install the CUDA, cuDNN with conda.conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.2cudnn=8.1.0# 如果这样会检测到cudatoolkit=11.2.2由于没有尝试,但从版本来说可能...
最终安装内容:windows10 + 3060显卡 + tensorflow-gpu 2.10.0 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2
下载Cudnn6.0,下载地址,需要注册并填问卷,下载后解压压缩包,将包内文件夹里面的内容分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0里面的三个文件夹中去。 最后测试和检查一下,代码如下 代码语言:javascript 复制 import ctypes import imp import sys def main(): try: import tensorflow...