你可以通过TensorFlow的官方网站或GitHub仓库查找兼容性信息,确保你安装的版本相互匹配。 5. 解决问题后重新运行测试程序 在解决了任何兼容性或配置问题后,重新运行上述测试程序以确认GPU被成功识别并使用。 通过以上步骤,你应该能够测试并确认TensorFlow的GPU版本是否安装成功。
先使用,命令: activate tensorflow 进入以下界面 之后使用 pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华的镜像来安装GPU 2.4.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 就可以很顺利的安装完成,tensorflow的版本和python版本的对应关系参考https://tensorflow.google....
将解压后得到的的bin ,include 和lib文件夹分别复制到cuda安装路径下(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0)与cuda的bin ,include 和lib文件夹合并。 然后测试安装是否成功,运行CUDA的官方示例,在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite路径下打开cmd,运...
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU。 后来google了一下,发现gpu版本和cpu版本是不能同时安装的 于是按照以下指令,卸载下面的
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...
运行示例程序:最后,我们可以运行一个简单的TensorFlow程序来实际测试GPU的使用。例如,我们可以运行一个使用CNN(卷积神经网络)进行图像分类的示例程序。如果TensorFlow能够成功调用GPU,那么这个程序的运行速度将比使用CPU时快很多。 总之,要检测安装TensorFlow后是否成功调用GPU,我们需要确保正确安装并配置了TensorFlow和NVIDIA驱...
1. 为GPU显卡安装驱动: Nvidia GPU drivers: for GeForce 730 特别说明:考虑到驱动版本比CUDA9所带版本要高,可能会有冲突,可以跳过这一步,直接在第3步安装CUDA 9 时一起安装,保持版本一致,安心些。 2. 安装 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 and Build Tools ...
要验证 tensorflow-gpu 的安装是否成功，可以采取以下步骤：首先，编写一个名为 demo.py 的简单脚本，其中包含一些GPU相关的计算操作。在运行此脚本时，检查终端的日志输出，如果其中包含了关于GPU的信息，说明已成功利用GPU进行计算。如果在 Python-IDLE 中运行 demo.py 未显示出GPU信息，尝试在命令行（...
安装TensorFlow对应版本的CUDA和cuDNN: conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 安装对应版本的TensorFlow-GPU: pip install tensorflow-gpu==xxx -i 我通过这种方法运行测试程序,is gpu ok输出了True,成功。 https://www.bilibili.com/read/cv10593154 ...