①首先,根据安装的CUDA版本下载对应的cuDNN版本,以及对应的tensoflow-gpu版本、python版本都从这里查看,详细信息查看该网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。 因为本机安装的CUDA10.1版本,所以选择cuDNN7.6进行下载,下面红框中的都可以选择。 ②下载完成后,解压此文件,将cudnn文件中对应的文件移...
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus比如我的是 GeForce GTX 1060,是支持的,如图所示: 如果你的显卡是支持的,那么就可以开始下面的漫漫安装之路了,我安装包的版本是Win10、python3.6.5、tesorflow-gpu 1.8.0、CUDA 9.0、cuDNN 7.4.2。版本之间一定要匹配,如果不匹配后面会很麻烦,各种卸载重新安装。请一定...
我们的tensorflow是基于gpu的版本,使用的是tensorflow-gpu 1.12.0版本。既然是gpu的版本,那么首先得需要一个带有gpu的服务器。我们这里直接使用阿里云服务器,型号如下: NVIDIA GPU驱动安装 那么既然有了带gpu的服务器,gpu驱动就必然是一个绕不开的话题。通过上面的选型我们可以知道,阿里云的购买页面明确给出了gpu的型号...
1、首先,打开Tensorflow官网的安装指南(https://www.tensorflow.org/install/install_windows)。 2、官网对安装Tensorflow GPU版提出了一些要求,如下图所示。要安装GPU版,首先确认自己电脑的显卡是否满足要求,也就是官网要求中的第四点。到电脑的设备管理器中,点开“显示适配器”可查到显卡型号。到NVIDA 的这个网站...
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 ...
TensorFlow是一款由Google开发的开源机器学习库,它支持各种类型的计算设备,包括GPU和CPU。在这篇文章中,我们将提供TensorFlow的GPU版本和CPU版本的下载链接,并简要介绍每个版本的特点和优势。一、TensorFlow-GPU版本TensorFlow-GPU版本是专为NVIDIA GPU设计的,可利用GPU的计算能力,加快深度学习模型的训练和推断速度。以下是...
Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版本关系查询官方网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en 我的安装环境为: 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...
安装tf2的cpu运行版本使用pip安装几个包即可，但是tf2-gpu需要一定的cuda等环境，所以这里使用anaconda来...
2、从官网下载安装程序cuda_9.2.148_win10.exe。 3 使用anaconda安装直接安装tensorflow2.1.0-gpu版本 使用anaconda安装直接安装tensorflow2.1.0-gpu版本 下载好 anaconda 查看自己显卡cudn 点击系统信息,选择组件查看 打开anaconda安装tensorflow-gpu版本 点击apply安装tensorflow-gpu, 这时会看到该tensorflow-gpu版本对应...
TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和GPU版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。