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...
通过上述代码我们获得了本地计算机的GPU资源信息列表,下一步我们将进行tensorflow代码可见GPU的设置。 2.设置当前tf程序能够调用的GPU资源 以下代码表示设置当前tensorflow代码仅仅使用第一块GPU的资源。 tf.config.set_visible_devices(devices=physical_gpus[0], device_type="GPU") # 设置使用第一块GPU 1. 在实际...
之前一直装不下,后改道去了Linux,结果ubuntu的N卡驱动居然报错了,手贱点了更新可能,就导致不能用GPU ,现在想不每次更换系统,直接在windows下装个GPU版的吧。 Windows安装CPU很方面,直接 pip install tensorflow 1. 会根据你自己本身的python来安装比较新的tensorflow。 原本装了CPU版的,现在改成GPU的,先卸载原来的...
GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了GPU版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用GPU),类似报错如下: InternalError (see abovefortraceback): Blas GEMM launch failed : a.shape=(300, 1), b.shape=(1, 10),...
我安装好了cuda11.0, 以及对应的cudnn, 以及tensorflow2.4.0, 但是在使用gpu训练模型时候却报错: dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory 可是我明明可以找到了libcudart.so.11.0, 解决方法: 所需的libcudart.so.11.0如果正确安装的话,可以用以下方法解决,以下两...
1、GPU显存报错类型 (1)直接报错OOM (2)报CUDNN相关错误 比如用到cuDNNLSTM / cuDNNGRU的时候,可能报以下错误: could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 或者 TypeError: Fail to find the dnn implementation 这种报错,虽然不能直接算OOM错误,但也是由于显存分配失败引起的。
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。
1、sudo ldconfig报错: ldconfig: /home/tt_experiment/CUDA/lib64/libcudnn.so.7 is not a symbolic link 解决办法:建立软连接 在cuda10.0的路径下的lib中发现有libcudnn.so.7和libcudnn.so.7.4.2两个文件, 执行命令: sudo ln -sf /home/tt_experiment/CUDA/lib64/libcudnn.so.7.4.2 /home/tt_exp...
接下来是报错处理,pip install tensorflow tensorflow-gpu的时候有以下3个报错 1. 无法卸载老版本的wrapt ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we call. 解决方案 pip install tensorflow tensorflow-gpu --ignore-installed wrapt ...