首先我的Python版本是Python 3.7的,TensorFlow是可以支持的。 安装TensorFlow-gpu命令 pip install tensorflow-gpu -i 加速源 三、安装CUDA和CUDDN TensorFlow和cuda以及cuDDN也有版本对应关系的,所以在安装的时候先查看自己的TensorFlow的版本。 在命令行中输入:pip list 可以看到我的TensorFlow版本是2.0.0,然后就去找...
要查看已安装的tensorflow-gpu版本,您可以按照以下步骤操作。不过,需要注意的是,随着TensorFlow的发展,tensorflow-gpu这个包名已经不再使用,从TensorFlow 2.x开始,通常只需安装tensorflow包,并根据您的CUDA和cuDNN环境,TensorFlow会自动选择是否使用GPU。但如果您确实需要查看名为tensorflow-gpu的包(可能是旧版本的TensorFlow...
安装TensorFlow的gpu版本,只需要体格命令: pip install tensorflow-gpu 1. 安装完成后,在控制台中输入python,进入python环境 输入: import tensorflow as tf 1. 结果显示,一大堆错误,形如: 这个主要错误,就是找不到cudnn64_6.dll 解决问题:在下载Cudnn的时候,下载v6版本的CuDnn;如果下载了比v6更新的版本的,直...
查看Tensorflow 是GPU还是CPU版本 在Python环境中输入: 代码语言:javascript 复制 importos from tensorflow.python.clientimportdevice_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="99"if__name__=="__main__":print(device_lib.list_local_devices()) 代码语言:javascript 复制 [name:"/device:CPU:0"de...
目录 收起 1、tensorflow 1.1 2.x版本 1.2 1.x版本 2.pytorch 1、tensorflow 1.1 2.x版本 输入以下即可知,如果返回[],则是没有。 import tensorflow as tf gpu_out=tf.config.list_physical_devices('GPU') print(gpu_out) 结果: 1.2 1.x版本 import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name(...
(1)使用pip list查看 这种方法仅适用于你的机器只安装了CPU版或只安装了GPU版的情况,如果pip list的输出结果中只看到tensorflow-gpu,说明安装的是GPU版本,如果只看到tensorflow,说明安装的是CPU版本。 (2)使用device_lib查看 如果你的机器同时安装了tensorflow的CPU和GPU版本,具体跑代码的时候搞不清楚用的是哪个,那...
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: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA驱动CUDA以及支持神经网络训练的CUDNN模块:(重点,其中需要查看自己NVIDIA版本 Python版本 CUDNN版本是否匹配) 下载CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive ...
如何查看tensorflow-gpu对应的CUDA版本和cudnn版本问题(预先安装好Anaconda的前提下) 在路径..\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform下可以看到build_info.py文件 这是在tensorflow1.4.0中的build_info.py文件,可以看出其对应的CUDA为8.0,cudnn为6.0。
TensorFlow版本与CUDA和cuDNN的兼容性。请确保所使用的TensorFlow版本与您安装的CUDA和cuDNN版本兼容。如果不兼容,请更新TensorFlow、CUDA和cuDNN以获得最佳性能和稳定性。 数据类型和计算精度。不同的GPU和CUDA版本支持不同的数据类型和计算精度。请确保您选择的计算精度与您的GPU和CUDA版本兼容。例如,如果您的GPU支持半...