把这里面的内容直接复制到下面的根目录下就可以了。 C:\Program Files\NVIDIAGPUComputing Toolkit\CUDA\v10.0 5、配置环境 Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:创建环境: 代码语言:javascript 复制 conda create –n cv python=3.6 PS:这里cv是环境名,可以更换成你喜欢的,python的版本也可以换 激活环境 ...
推荐使用Anaconda来管理你的Python环境,因为它可以轻松地安装和更新TensorFlow以及其他所需的库。三、TensorFlow版本与安装 TensorFlow版本:为了获得最佳的GPU加速性能,推荐使用TensorFlow的最新版本。 TensorFlow GPU版本:TensorFlow提供了GPU版本,它包含对NVIDIA GPU的内置支持。要安装GPU版本的TensorFlow,需要先安装CUDA和cuDNN...
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=100) print("cpu:", cpu_time, " gpu:", gpu_time) 执行3次,显示以下信息: 图18 可以看出随机的大矩阵相乘,tensorflow采用GPU计算的效率比采用CPU的快很多!
学习深度学习第一步就是环境的配置,相信很多小伙伴已经被什么anaconda,tensorflow,Pytorch,cuda这些东西搞得晕头转向,今天带大家详细配置深度学习的环境,这一篇准要教书tensorflow框架的配置。 本文配置的为tensorflow-gpu-2.3.0,cpu也适用。 1.概述 配置深度学习环境首先需要了解一下安装的这些东西是什么,就不会晕头转...
回到cuda安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0粘贴并替换文件内容。 cuDNN 中不会默认配置环境变量,需要手动配置环境变量:此电脑—>右击属性—>高级系统设置—>环境变量 新建中,将解压缩后的 cuDNN 文件夹的 \bin 绝对地址复制粘贴:(默认地址如下) ...
TensorFlow对GPU的要求 目前10系显卡横空出世,基本上深度学习主机主要可选为:Titan Xp、1080Ti、Titan、1060与Tesla系列,深度学习模型对参数精度要求并不高,因此除非土豪,可以排出Tesla系列显卡。在金钱允许但非土豪的情况下,1080Ti是目前最佳的选择。在显卡的选购过程中,肯定会遇到公版与非公版的选择问题。虽然非公版...
1python-c "importtensorflowastf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 如下图所示，如果最终得到了一个tf.Tensor结果，即可说明我们的tensorflow库终于配置完毕了。 至此，大功告成。当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。如果...
将三个文件夹的路径配置到环境变量 cuda与cudnn的检验 找到cuda安装的路径下的demo_suite文件夹,我这里的路径是D:\NVIDIA GPU Computing Toolkit\extras\demo_suite 打开cmd窗口切换到demo_suite文件夹 依次运行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe 运行结果如下,说明安装成功 ...