在cuDNN的版本中,选择与tf版本对应的即可,我选的版本是7.6。下载地址:cuDNN Archive 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...
选择您的GPU驱动程序版本,确保与您的系统兼容。 确认安装路径,然后点击“下一步”。 等待安装完成。 验证CUDA是否正确安装。打开终端,输入以下命令:nvcc --version。如果成功显示CUDA版本信息,则表示安装成功。步骤三:安装cuDNN 7.6接下来,我们需要安装cuDNN 7.6,它是深度神经网络的加速库。前往NVIDIA官网下载cuDNN 7...
The installed version of TensorFlow includes GPU support. 注意几点 Cuba一定要安装8.0版本!Cuba一定要安装8.0版本!Cuba一定要安装8.0版本! Anaconda并不是必需,可以使用可以不使用 Cudnn的版本我这里提示的是Cudnn6,大家看提示安装 后续 跑个DQN玩FlappyBird测试:源码在这里 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,...
3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 至关重要的一步:卸载显卡驱动 由于CUDA Toolkit需要在指定版本显卡驱动环境下才能正常使用的,所以如果我们已经安装了nvidia显卡驱动(很显然,大部分人都安装了),再安装CUDA Toolkit时,会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用,这也就是很多人安装失败的原因。而CUDA Toolkit安...
最终安装内容:windows10 + 3060显卡 + tensorflow-gpu 2.10.0 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2. 官网查看tensorflow-gpu和CUDA的版本对应关系。注意:语言一定要切换成英文,中文的内容不全。
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: ...
步骤1:确认你的GPU是否支持CUDA 11.6。你可以在NVIDIA的官方网站上查找兼容的GPU型号。步骤2:下载并安装适用于你的操作系统的CUDA 11.6。你可以在NVIDIA的官方网站上找到这个安装包。在下载和安装过程中,确保选择正确的操作系统和GPU版本。步骤3:下载并安装cuDNN 8.0.5,这是TensorFlow所需的另一个库。同样,你可以...
通过以下命令安装Anaconda基础包 conda install anaconda 这回,我们测试一下是否能import tensorflow 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 ...
安装cuDNN 打开developer.nvidia.com/rd 下载对应的cudnn,注意第一次下载需要注册登录填一些信息即可。cuda、cudnn与tensorflow-gpu的对应版本如下, 下载好对应的cudnn之后解压文件,然后将cudnn中的文件移到cuda对应安装目录中,具体如下。 把bin中的文件都移到cuda 的bin目录下,同理后面两个都一样。原文只移动单个...
第四步:选择要安装CUDA和CuDNN (CUDA和CuDNN是专门为gpu版本准备的,cpu版本不需要) 已知现有信息: 驱动版本号是“497.29”,选择cuda的标准:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 因为我的版本号是497.29大于最高标准471,所以理论上所有的CUDA版本我都可以安装,但实际上并非如此: ...