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看环境变量设置,可以看这篇,也非常之详细:最详细不过的CUDA的下载安装使用、环境变量配置,有这一篇就够了 Result=PASS,那么就说明安装成功。 二、安装 TensorFlow-gpu。 1. 这个博主写的教程很不错,推荐直接阅读:Anaconda安装Tensorflow-gpu(2020.7) 但是按照这个博主的步骤运行会发现被卡在测试上,在jupyter notebook...
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...
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。
pip install tensorflow-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 ...
就说明配置没有问题。至此，大功告成。在这之后，跑神经网络训练的时候，就会自动使用GPU了~...
本次教程主要是在Ubuntu 18.04下安装Tensorflow 2.0GPU版本,大家之前在安装Tensorflow 2.0 GPU版本时,是否经常遇到CUDA、CUDNN安装麻烦的问题,下面呢,我介绍一种可以不用安装CUDA、CUDNN的方法(ps:这些安装自动在conda install tensorflow-gpu==2.0.0安装哦)!
建议使用公共镜像创建 GPU 云服务器。若选择公共镜像,则勾选后台自动安装 GPU 驱动即可预装相应版本驱动。该方式仅支持部分 Linux 公共镜像,详情请参见各实例支持的 GPU 驱动版本及安装方式。 操作步骤 安装Docker 1.登录实例,依次执行以下命令,安装所需系统工具。
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...
tensorflow从2.x版本后已不再区分CPU版和GPU版,合为一个包就叫“tensorflow”,所以可以使用以下命令进行安装: pip install--force-reinstall tensorflow==2.10 官方安装说明:https://tensorflow.google.cn/install/gpu?hl=zh_cn#pip_package 六、验证 可以使用以下代码检验是否安装成功: ...