前提是机器上必须有Nvidia显卡,不太老就好(古董也没必要玩这个了吧,费电),在Nvidia官网可以查到显卡支持情况 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 安装过程中的命令都需要root身份,请使用su root切换或者每次加 sudo,编译运行测试代码使用普通用户就好 踩坑后的提示,怪我眼瞎坑自己,[手动抽脸表情] 必须按ten...
你可以通过TensorFlow的官方网站或GitHub仓库查找兼容性信息,确保你安装的版本相互匹配。 5. 解决问题后重新运行测试程序 在解决了任何兼容性或配置问题后,重新运行上述测试程序以确认GPU被成功识别并使用。 通过以上步骤,你应该能够测试并确认TensorFlow的GPU版本是否安装成功。
先使用,命令: activate tensorflow 进入以下界面 之后使用 pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华的镜像来安装GPU 2.4.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 就可以很顺利的安装完成,tensorflow的版本和python版本的对应关系参考https://tensorflow.google....
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU。 后来google了一下,发现gpu版本和cpu版本是不能同时安装的 于是按照以下指令,卸载下面的
运行示例程序:最后,我们可以运行一个简单的TensorFlow程序来实际测试GPU的使用。例如,我们可以运行一个使用CNN(卷积神经网络)进行图像分类的示例程序。如果TensorFlow能够成功调用GPU,那么这个程序的运行速度将比使用CPU时快很多。 总之,要检测安装TensorFlow后是否成功调用GPU,我们需要确保正确安装并配置了TensorFlow和NVIDIA驱...
1. 为GPU显卡安装驱动: Nvidia GPU drivers: for GeForce 730 特别说明:考虑到驱动版本比CUDA9所带版本要高,可能会有冲突,可以跳过这一步,直接在第3步安装CUDA 9 时一起安装,保持版本一致,安心些。 2. 安装 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 and Build Tools ...
安装对应版本的TensorFlow-GPU: pip install tensorflow-gpu==xxx -i 我通过这种方法运行测试程序,is gpu ok输出了True,成功。 https://www.bilibili.com/read/cv10593154 cuda卸载: (1)留下:NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件、NVIDIA GeForce Experience ...
要验证 tensorflow-gpu 的安装是否成功，可以采取以下步骤：首先，编写一个名为 demo.py 的简单脚本，其中包含一些GPU相关的计算操作。在运行此脚本时，检查终端的日志输出，如果其中包含了关于GPU的信息，说明已成功利用GPU进行计算。如果在 Python-IDLE 中运行 demo.py 未显示出GPU信息，尝试在命令行（...
1.3测试 conda --version 2.创建python新环境 conda create -n zxc_py37 python=3.7 conda activate zxc_py37 3.安装tensorflow2环境: conda install cudatoolkit=11.3 conda install cudnn=8.2.1 pip3 install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...