步骤一:下载CUDA 11.6前往NVIDIA官网,下载与您的GPU兼容的CUDA版本。请确保选择与您计算机系统匹配的版本(32位或64位)。下载完成后,双击安装程序开始安装。步骤二:安装CUDA 11.6 打开安装程序,点击“下一步”。 同意CUDA的许可协议,并继续点击“下一步”。 选择“自定义”安装,并确保只勾选了您需要的组件。如果您...
下载前还需要注册,按照步骤一步步注册即可,下载完成后,解压,直接复制这三个文件夹到cuda的bin目录,如果按照默认路径安装,则为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1。如果复制过去需要替换直接替换即可。 接着把cudnn加入到环境变量中,打开环境变量->系统变量中找到Path->新建,加入以下部分(缺哪...
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量,有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Prog...
4、安装Tensorflow(GPU) 建议官网下载。 https://tensorflow.google.cn/install/pip?hl=zh_cn (下载器下载就得了)接着安装CUDA。 5、最后pip 给小白提个醒,下载好的whl文件安置在D盘根目录下,然后写入 pip install tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 接着测试,显示是True就是装好了。。。(...
1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第三步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第四步:测试 前言 很久以前就在自己的电脑上把CPU版本的tensorflow配置好了,最近搞了一个笔记本,上面配置着GTX1650显卡,正好要使用tens...
程序报错,这是由于我们虽然安装好了tensorflow-gpu,但是还需要安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN (1) 查看当前tensorflow 版本需要的 cuda ,cuDnn 版本 在这个路径下 : (按照你下载anaconda3 的 路径找 ,先在 env 下 找到 tensorflow-gpu ...) ...
③ 将下载的cudnn中的文件拷贝到CUDA1.0安装目录中 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 此时,将上面的bin目录添加到环境变量,然后新建py文件,在其中输入: import tensorflow as tf,如果不报错,那么就安装成功了。 那么,TensorFlow和CUDA的版本如何选择呢,可以看下TensorFlow官网的文档介绍,上面...
一、查看电脑是否支持GPU 步骤:ctrl+alt+delete打开任务管理器,点击性能即可看到有GPU的标识,如果不支持则不会出现标识 二、查看电脑GPU的版本 步骤:电脑左下搜索程序框搜索NVIDIA,点击NVIDIA控制面板,即可看到显卡的版本,且需要记住此版本 三、查看与GPU对应的CUDA版本 这里给大家放上对应的版本,具体也可以去官网查看...
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=cn#gpu (补充,up认为cuda会向下兼容,推测安装cuda10.1后,创建合适的虚拟环境后安装tensorflow_gpu-1.12.0”这种较低的版本可行) 由于python=3.8,所以可以选择的范围是cuda10.1→cuda11.5,但版本越高,安装包越大,没有必要。
//pypi.org/project/tensorflow-gpu/## 在tensorflow2.1之后tensorflow和tensorflow-gpu实际上是一个包## 因此网上的部分教程仍然会直接安装2.x版本的tensorflow-gpu,但实际上和安装tensorflow2.x是没有区别的## 2022年12月之后pypi上的tensorflow-gpu包已经被删除了,因此目前不能再安装tensorflow-gpu会提示你这个包...