如果有出现,那就表示可以使用Tensorflow-gpu版本,如果没有的就只能老老实实安装CPU版咯。 然后可以去NIVIDIA官网查询一下自己电脑显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,建议算力>=3.5安装 2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windo...
tf.test.is_gpu_available() 发现执行import tensorflow as tf后报错: 原因是用pip安装时protobuf版本过高(5.27.3),可以降低protobuf来解决 pip install protobuf==3.19.6 此时再次尝试tensorflow是否正常安装: 显示True,说明安装成功。另外,可以通过 print(tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version']) 来查...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp 验证cudnn是否安装成功: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”): 出现图中结果则证明安装成功。 到此我们要...
6.安装tensorflow-gpu $ conda install tensorflow-gpu==1.12.0 我之前直接安装的1.14.0就显示错误...
选择安装版本:pip install tensorflow-gpu==1.4.0 9.确认tensorflow安装成功: 错误尝试:直接在cmd里面键入python,然后键入import tensorflow as tf 遇到问题:No module named 'tensorflow' 是因为我们环境中包含了2个python环境,一个base,一个tensorflow-gpu,两个环境版本可以是一样的,笔者的均是3.6....
1.1.2 安装GPU版本支持,拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的,只需要安装cudatoolkit 与 cudnn包就可以了,要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本,注意一点,如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0 代码语言:javascript 复制 conda install cudatoolkit=10.0cudnn ...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: ...
5、安装TensorFlow GPU版 conda install tensorflow-gpu 6、代码验证 启动python 输入如下代码 import tensorflow as tf 查看是否报错。 如果报错,就使用conda install 包名(比如numpy) 如果不报错,接着执行 1 a = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a') ...
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: importtensorflowastfprint("Num GPUs Available:",len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) 如果得到的结果不为0,则证明安装成功,可以使用GPU进行运算了。