有了上次的经验(Windows部署TensorFlow后识别GPU失败,原因是啥?),我们这次操作就顺利多了,在保留之前环境的基础上,我们新建一台虚拟机来操作。 配置稍微堆高一点,避免影响性能,配置48核CPU、128 GB运行内存(全部锁定)、200 GB系统盘,镜像使用Windows 10的19041版本。 系统安装完成之后,GPU驱动没有自动安装,需要手工...
软件包比较大,可能需要比较长的时间。 安装完成后,还是点击新环境后面的启动按钮,这次选择“Open with Python”进入Python视图,输入以下命令检测GPU状态。 import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available() 完蛋,应该就是之前修改GPU的工作模式为WDDM导致的(切换到WDDM模式,Tesla M4可以用于本地显示输出了!)。 这...
可以将C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI加入系统路径,也可以直接在该文件下运行nvidia-smi 测试TensorFlow能否检测到GPU import tensorflow as tf tf.config.list_physical_devices('GPU') 1. 2. 二、问题记录 失败的路一: 完全通过conda安装tensorflow,cuda,cuda-toolkits 找不到gpu 失败的路二: 通过cond...
Ubuntu18.04,nvidia mx150,cuda10.1,tensorflow同时使用$ pip install tensorflow和$ pip install tensorflow-gpu问题是它无法检测到GPU,但当尝试使用pytorch时,它可以检测到。似乎找不到问题所在。提前谢谢。编辑1-我已经将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0,我可以手动检测图形处理器,但tensorfl 浏览0提问于2020-12-01得票...
1. 2. 查看返回结果,返回True说明环境安装成功,否则环境安装失败。 )] 安装完成检查环境是否可用 打开Python编辑器输入以下代码 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 1. 2. 查看返回结果,返回True说明环境安装成功,否则环境安装失败。
1、安装tensorflow-GPU版本需要先安装插件 NVIDIA CUDA & cuDNN NVIDIA CUDA :https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit(建议别下最新版,一般最新版本经常出现软件支持等问题) cuDNN :https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive(下载与CUDA对应版本) ...
我的⼩本本⽬前已经是gpu版本，cpu版本下红圈⾥那个版本就好了！安装好了后直接在python命令中输⼊ import tensorflow as tf 如果不报错说明调⽤成功。查看⽬前tensorflow调⽤的是cpu还是gpu运⾏：import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,...
我的tensorflow-gpu 安装版本为: 这个对应关系是在网上查询别人安装成功的案例,不要自己随意组合,不然很容易安装失败,或者就按官网查询的组合安装,安装过程是一样的! 一、查看电脑的显卡: 1、右键此电脑→右键选管理→设备管理器→显示适配器 主要看独显:GeF...
安装CUDA Toolkit 9.0.176，尽管CUDA 10理论上可行，但早期尝试可能会失败，建议选择CUDA 9进行安装。cuDNN版本也很重要，通常cuDNN 7.0与CUDA 9兼容，而不是7.2版本。确保Python版本为3.6.7，安装tensorflow_gpu 1.10.0，因为早期版本可能与cuDNN和CUDA的兼容性更好。在环境变量和软件安装配置...