不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
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...
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.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 =...
GPU 驱动版本号 CUDA 版本号 cudnn 版本号 tensorflow 版本号 由于tensorflow 位于最下游,因此更新时机最晚,因此实际安装时应从 tensorflow 的版本号反向推导上游的版本号信息。 各软件包的版本号可以参见 tensorflow 的官方网站 GPU驱动的版本号,可以通过驱动下载页查看。
TensorFlow GPU版本:TensorFlow提供了GPU版本,它包含对NVIDIA GPU的内置支持。要安装GPU版本的TensorFlow,需要先安装CUDA和cuDNN。 安装TensorFlow:你可以通过pip或conda来安装TensorFlow。例如,通过pip安装TensorFlow GPU版本:pip install tensorflow-gpu。四、CUDA和cuDNN CUDA:CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,它使...
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...
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: ...
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”): ...
//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...