tensorflow-gpu可到anaconda中的虚拟环境中安装，根据自己cuda选择版本数，这里使用清华源加速下载 pip inst...
yes,各位看到的是一条报错信息,就是这条报错导致我输出False,我当时最后发现这玩样然后改完后有点想口吐芬芳,就说啊,其他框架可以调用GPU,咋就你TF不行。这段报错出现在tf.test.is_gpu_available()的输出里,可以仔细悄悄,如果有的话,那解决方法...前面说了复制粘贴的事情,请看Question I 当我改完这个以后,...
Tensorflow—gpu报错 一晚上什么事都没做,就一直在查找tensorflow1.4缺少cudnn64_6的错误。 最后发现自己一直用的是cudnn64_7,即使改成cudnn64_6仍不可行。主要受实验室大佬安装的cudnn64_7的影响,估计它用的是cuda9。最后重新下载安装了cudnn64_6后代码跑成功了。 撒花!!! 附上错误语句 I tensorflow/core/...
一、安装tensorflow-gpu=2.2.0使用清华源安装,代码如下: pip install tensorflow-gpu==2.2.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样下载速度飞起! 补充其他的几个镜像网址 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学https://pypi...
下载cudnn,安装CUDNN 进入CUDNN安装包所在目录,执行以下命令: sudo dpkg -i runtime包.deb sudo dpkg -i developer包.deb sudo dpkg -i 代码sample包.deb 1. 2. 3. 报错查看此项 至此,CUDNN安装完成。 验证CUDA和CUDNN是否安装成功 CUDNN的code sample可以用来检查CUDNN和CUDA是否安装成功,执行以下命令: ...
我的tensorflow-gpu 安装版本为: 这个对应关系是在网上查询别人安装成功的案例,不要自己随意组合,不然很容易安装失败,或者就按官网查询的组合安装,安装过程是一样的! 一、查看电脑的显卡: 1、右键此电脑→右键选管理→设备管理器→显示适配器 主要看独显:GeF...
刚开始选择了低一些的版本7.1.4,然后成功给我报错说版本太低,哦吼~ 解压下载的文件,将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹 CUDA拷贝目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 5. 安装tensorflow 我选择的1.10.0,其他的也是可以的, ...
安装好以后测试import tensorflow报错,好吧又只好删除掉。 pip uninstall tensorflow-gpu ps. 貌似anaconda的虚拟环境里用pip安装深度学习框架总是会出现不兼容的情况。建议改用conda指令来安装。conda和pip安装包记得切换国内源,速度可以起飞。 2. 将Anaconda某些包用迅雷下载到本地再利用conda安装 ...