10、开炉 你已经有了TenorFlow 2.3.1、Python 3.6.5、CUDA 10.0、CUDNN 7.6.5 FOR CUDA 10.0 来一段代码吧: 有正常输出即可:
帖子作者表示自 2017 年开始，整个深度学习生涯几乎都在使用 TensorFlow，并一直在 Windows 系统上使用。但当从 2.10 升级到 2.13 版本时，他发现 GPU 没有被利用上，深挖之后发现 TensorFlow 在 2.10 版本之后就放弃了对 Windows GPU 的支持。因此，他表示 TensorFlow 2.10 是 Windows 本地支持 GPU 的最后...
最好在windows10上面安装。 一路确定,安装完成之后确认下环境变量Path,看有没有自动添加上NVIDIA相关路径 4. 安装cuDNN。打开官网链接,下载需要先登录,要注册个邮箱账号验证下。 cuDNN Archive | NVIDIA Developer 找到8.1,我选的是8.1.1,点击下载 cuDNN Library for windows。 下载之后解压出来如下图,包含bin/in...
新版本的亮点包括：Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。此版本还标志着 TensorFlow 决策森林 () 1.0 版本的到来！对于这一更新，网友还是很期待的，有人表示：「TensorFlow 2.10 增加了 64 位 Arm 支持，现在可以在 Arm 硬件上使用 pip install TensorFlow 进行安装了。」还有人对 TF-DF...
TensorFlow 现在可以在 Microsoft Windows 中开发和运行了（已知在 Windows 10、Windows 7、Windows Server 2016 中运行良好）。支持的语言包括 Python（通过 pip package）和 C++。支持 CUDA 8.0 和 cuDNN5.1 GPU 加速。目前已知的限制有：现在无法加载自定义指令库（custom op library）。不支持 CGS 和 HDFS ...
TensorFlow官网的注解:Starting in TF 2.11, CUDA build is not supported for Windows. For using TensorFlow GPU on Windows, you will need to build/install TensorFlow in WSL2 or use tensorflow-cpu with TensorFlow-DirectML-Plugin 明确版本关系
TensorFlow 现在可以在 Microsoft Windows 中开发和运行了(已知在 Windows 10、Windows 7、Windows Server 2016 中运行良好)。支持的语言包括 Python(通过 pip package)和 C++。支持 CUDA 8.0 和 cuDNN5.1 GPU 加速。目前已知的限制有:现在无法加载自定义指令库(custom op library)。不支持 CGS 和 HDFS 文件系统。
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en查看相应的对应版本(英文) 我们发现对于gpu版本的tensorflow中文版只到tensorflow2.6.0版(对应python3.6-3.9),而英文对应到2.10.0版(对应python3.6-3.10),我们选择英文版(对应cuDNN 为8.1版本,CUDA为11.2,注意这个不能搞错,否则易出现版本不兼容)。
访问Anaconda官方网站:https://www.anaconda.com/download/,在页面中选择Python 3.7、64bit的windows安装包进行下载,如下图所示: (注意: 这里尽管对应Python 3.7的版本,但并不会影响TensorFlow的运行,因为后续会专门为TensorFlow准备其适应的Python环境) 在“Install for”对话框中选择“All users”,如下图所示:在“...
Windows版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1)下载并安装显卡驱动 2)下载并安装Microsoft Visual Studio 3)下载并安装NVIDIA CUDA Toolkit 4)下载cuDNN,并解压缩,复制 5)修改环境变量 6)安装Anaconda 7)安装tensorflow-GPU版本 3、测试 Linux版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1) 安装Miniconda...