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...
首先,确保您的计算机上已安装了NVIDIA显卡和CUDA工具包。您可以在NVIDIA官方网站上下载并安装最新版本的CUDA工具包,以支持TensorFlow的GPU加速。接下来,安装Anaconda,这是一个流行的Python发行版,可用于数据科学和机器学习项目。您可以从Anaconda官网下载并安装适合您操作系统的版本。安装完成后,打开Anaconda Prompt(Windows)...
5. 安装 Anaconda,因为这个集成了很多科学计算所必需的库,能够避免很多依赖问题 image.png 把Anaconda安装目录 添加到环境变量 image.png 6. 使用 pip 安装 tensorflow GPU版本 管理员身份打开cmd image.png 输入: pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -ihttps:/...
pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用清华的镜像来安装GPU 2.2.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 2.3验证安装成功与否 安装成功后,在创建的环境下输入python,进入python环境,然后输入 import tensorflow as tf 如果出现下图则安装成功: 查看是否能获得cud...
NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。 四、检验tensorflow-gpu安装成功 ...
(1)在线安装 十分钟安装Tensorflow-gpu2.6.0+本机CUDA12 以及numpy+matplotlib各包版本协调问题该博客讲的非常清晰。 step1:安装cudatoolkit和cudnn。tensorflow必须主动安装这两个库,torch则不需要主动安装。 conda install cudatoolkit=11.2.0 conda install cudnn=8.1.0.77 ...
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...
打开命令窗口,在“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin”路径下输入:nvcc -V 如果安装正常,且组件都正常,那么会输出下面图中所示的驱动版本信息,表示安装成功。 4.安装cudnn。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ...
在安装 TensorFlow GPU 版本之前,你需要确保满足以下要求: 适配的 GPU 设备(NVIDIA® GPU)。 安装兼容的 CUDA® 版本。 安装兼容的 cuDNN® 版本。 以下是安装 TensorFlow GPU 的步骤: 1、安装 CUDA Toolkit:CUDA Toolkit下载链接 a. 前往 NVIDIA 官网下载适合你的操作系统的 CUDA Toolkit 安装文件。(cuda...