sudo apt-get install aptitude 然后使用 aptitude 工具安装 qt-sdk 里面会包含所需的依赖库,在终端输入: sudo aptitude install qt-sdk 7 参考博客 Ubuntu16.04+GTX1050+CUDA8.0配置深度学习环境 ubuntu16.04下安装TensorFlow(GPU加速)---详细图文教程 二、CUDA安装和测试 === (另附上自己装双系统和重装Ubuntu系统...
后来我的做法是先安装先安装的tensorflowGPU版本,然后根据报错信息来选择CUDA,然后根据CUDA选择cuDNN。 根据错误信息ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA ...
4、安装tensorflow-gpu 这里我用conda 安装失败了,然后换用pip就成功了 pipinstalltensorflow-gpu==2.4.0-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 5、安装keras 注意,keras的版本也需要与tensorflow匹配 pipinstallkeras==2.4.3-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 至此,关于tensorflow-GPU已经安装完成。
1)租用机器:首先,您需要按正常流程租用 GPU,除了上文提到的通过图标直接选择支持分布式集群的机器外,还可以在主机市场筛选栏选择支持分布式集群筛选,然后选择自己需要的机器租用即可。 如两个计算节点,租用两台 A2000 4,共计 8 卡。选择相同的 TensorFlow 镜像,如 TensorFlow2.8 镜像。 注意:单机多卡中每个节点的 G...
pip installtensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用清华的镜像来安装GPU 2.2.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 2.3验证安装成功与否 安装成功后,在创建的环境下输入python,进入python环境,然后输入 import tensorflow as tf ...
可见,该工作站具有 4 块 GPU:GPU:0 、 GPU:1 、 GPU:2 、 GPU:3 ,以及一个 CPU CPU:0 。 然后,通过 tf.config.set_visible_devices ,可以设置当前程序可见的设备范围(当前程序只会使用自己可见的设备,不可见的设备不会被当前程序使用)。例如,如果在上述 4 卡的机器中我们需要限定当前程序只使用下标为...
针对Jupyter 的指定标记版本(包含 TensorFlow 教程笔记本)。 您可以一次使用多个变体。例如,以下命令会将 TensorFlow 版本镜像下载到计算机上: docker pull tensorflow/tensorflow # latest stable release docker pull tensorflow/tensorflow:devel-gpu # nightly dev release w/ GPU support ...
1、如果你已经安装好了,可以看一下是不是支持GPU的版本(既然都看教程了,那大概率不是): # 我们使用tf.test.is_built_with_cuda()查一下是不是支持cuda,因为一般就是用英伟达的显卡所以查一下cuda就可以# Returns whether TensorFlow was built with CUDA (GPU) support.tf.test.is_built_with_cuda()# 如...
安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别,这里先做一个简单的梳理,后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法: 安装基本的Python环境,需要什么再继续安装。 安装Anaconda,基本上能用到的包都有包含。