# 如果tf.config.list_physical_devices()会返回可用的CPU和GPU tf.config.list_physical_devices('GPU') # 如果有返回应该就是已经再用GPU训练了。 # 部分教程使用的是tf.test.is_gpu_available(),目前还可以使用,但是未来回移除 tf.test.is_gpu_available() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
6.10 安装 TensorFlow ,键入pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==1.9,这里的1.9是因为我的电脑适配的是1.9版本的TensorFlow,读者应根据自己电脑的配置,安装相应版本的TensorFlow。 注意:这里不要图省事直接键入conda install tensorflow-gpu,这样会直接安装最新版本...
首先，我们需要到tensorflow库的官方网站（https://www.tensorflow.org/install/source）中，下拉找到如下图所示的tensorflow库版本与对应的CUDA、cuDNN版本匹配表格，并结合自己的Python版本，选择确定自己需要哪一个版本的tensorflow库，并进一步确定自己CUDA、cuDNN的版本。其中，如下图紫色框所示，由于我这里Pyth...
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...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: ...
如果您打算使用GPU进行深度学习,请确保选择了“TensorRT”和“cuDNN”。 选择您的GPU驱动程序版本,确保与您的系统兼容。 确认安装路径,然后点击“下一步”。 等待安装完成。 验证CUDA是否正确安装。打开终端,输入以下命令:nvcc --version。如果成功显示CUDA版本信息,则表示安装成功。步骤三:安装cuDNN 7.6接下来,我们...
1.2.2.1 tensorflow-gpu的安装 打开Anaconda Prompt 运行Pip install tensorflow-gpu==2.10 或pip install tensorflow-gpu==2.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 目前windows下gpu版本最新版本是2.10 (补充,本内容为依据网上资料的简易安装方法,感觉应该很有意义,但是可能是防火墙的原因实际测试不能用,...
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。 废话不多说现在正式开始教程。 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的tensorflow2.0。经过尝试只是最简单地安装方式,无需配置复杂...
一、查看CUDA版本 二、安装CUDA 三、安装cudnn 四、安装Anaconda 五、Pytorch 六、TensorFlow 前言 深度学习框架TensorFlow和Pytorch的GPU版本搭建基础要求是显卡应当为NVIDIA系列,并将显卡驱动升级为最高版本。 显卡驱动下载地址:官方驱动 | NVIDIA,根据自己的显卡型号选择相应的驱动版本。
1.查看自己的CUDA版本 当时我使用的是这条命令,查看了自己的CUDA版本 nvidia-smi 对,就是这个12.2,在上面根本找不到这个版本CUDA对应的,然后我又想用最新的,然后就去网上找最新的好像是2.14.0(是不是和CPU的版本一样?注意这里) 2.下载tensorflow-gpu版本 pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.ts...