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...
$ conda install tensorflow-gpu==1.12.0 我之前直接安装的1.14.0就显示错误了。7.待补充 因为这里...
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: ...
1. 验证安装环境 友情提示:这几步笔者基本上就跳过了,基本上没什么问题,感兴趣或者对自己系统不了解的可以验证一下。 确认电脑的显卡支持cuda 确认Linux版本是否支持cuda 确认gcc是否安装 确认kernel版本 2.1. Verify You Have a CUDA-Capable GPU To verify that your GPU is CUDA-capable, go to your distribut...
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: ...
TensorFlow有cpu和gpu两个版本,gpu可以并行处理,因此gpu版本运行起来更快,但需要有NVIDIA显卡,且显卡算力有一定要求。我的笔记本显卡是:NVIDIA GeForce MX250。以下是在win10安装TensorFlow2.0-gpu的步骤: 1、安装之前需要有anaconda,这个我之前装了就不写了; ...
注:我用的是cmd管理员安装,在安装tensorflow的时候有错误或者很长时间没有往下进行可以按下enter键,这样安装是可以在windows环境下Anaconda和Pycharm都可以使用。 初学者,上述安装的是CPU版,tensorflow GPU比CPU版本运行速度要快,但是安装比较麻烦,网上还有很多Anaconda环境下得安装教程,是在Anaconda环境下搭建的GPU版,有...