刷新用户配置 source ~/.bashrc 安装cuDNN cuDNN的安装即把必要的文件移动到CUDA的对应目录下即可 下载cuDNN8.9.7for CUDA 12.x 文件为cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz 方式一:通过百度网盘下载 方式二:通过官网下载(需NVIDIA账户) 将下载到的文件移动到WSL内 打开文件资源管理器的Linux...
2 步骤 (1)创建conda环境并安装cuda和cudnn,以及安装tensorflow2.10 condacreate -n tf39 python=3.9.* numpy=1.20condaactivate tf39condainstall -c conda-forge cudatoolkit=11.8.*pipinstall nvidia-cudnn-cu11pipinstall tensorflow==2.10.* 完整的不冲突的包环境如下,包括sklearn、matplotlib、pandas等 absl-p...
到NVIDIA官网下载符合条件的CUDA 这里我一开始直接选择安装了最新版的CUDA 12.4,随后发现Tensorflow 目前(2024.3.17) 并不支持 12.4,于是重新安装,选择了CUDA 11.2 直接下载EXE版本安装即可 在安装时,会发现安装报错cuda you already have a newer version of the nvidia frameview sdk installed 这里需要到系统设置里...
系统配置为: RTX4060+win11+Anaconda3,使用python3.10配置完成。 【补充建议:使用虚拟环境进行版本管理,我用anaconda创建了一个名为tf2,python=3.10的虚拟环境】 配置完成后,Tensorflow与cuda版本为: Tensorflow2.10.0+cuda11.8+cudnn8.7 【准备工作】 1、先去找个人电脑的基础配置,在cmd终端输入“nvidia-smi”查看GPU...
在2022年12月,CUDA的最新版本是11.x。您需要检查您的系统是否支持CUDA 11.x,并确保您的TensorFlow版本与CUDA版本兼容。如果不兼容,请考虑降级或升级您的TensorFlow版本。(3) 使用虚拟环境为了隔离TensorFlow的安装和配置,建议使用虚拟环境。虚拟环境可以避免不同应用程序之间的冲突,并使您的开发环境更加整洁。您可以...
配置好环境变量后,我们检查下CUDA是否安装成功。 打开cmd,输入以下命令查看CUDA是否安装成功(二选一) 如果不能显示以下信息,则说明安装失败。 nvcc -V nvcc --version 1. 2. 还可以查看CUDA 设置的环境变量。 set cuda 1. 我们还可以搜索CUDA 的安装目录,找到“nvcc.exe”文件。
安装前一定要查看自己电脑的环境配置,然后查询Tensorflow-gpu、Python、 cuda 、 cuDNN 版本关系,必须 一 一对应! Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版本关系查询官方网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en 我的安装环境...
看一下你的英伟达显卡支持的cuda版本,就是支不支持cuda11.2(只要不是太老的显卡应该都是支持的,必须是11.2,因为他的pypi的与构建版本就是基于11.2的。 我一开始就是因为我的RTX3070可以装到最新的cuda12.0,直接装了个cuda12.0,所以tensorflow就根本没办法调用GPU)。
cuda_run_install 安装cuda-toolkit sudo sh./cuda_12.3.0_545.23.06_linux.run--toolkit--silent--override 运行时间可能有点长,耐心等待一下 配置环境变量 (非必要) 由于没有vim,先安装vim: sudo apt install vim 打开bashrc文件, sudo 可避免保存时出现E212:无法打开并写入文件 的错误提示 ...