在cuDNN的版本中,选择与tf版本对应的即可,我选的版本是7.6。下载地址:cuDNN Archive 下载前还需要注册,按照步骤一步步注册即可,下载完成后,解压,直接复制这三个文件夹到cuda的bin目录,如果按照默认路径安装,则为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1。如果复制过去需要替换直接替换即可。 接着...
下载Cudnn6.0,下载地址,需要注册并填问卷,下载后解压压缩包,将包内文件夹里面的内容分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0里面的三个文件夹中去。 最后测试和检查一下,代码如下 代码语言:javascript 复制 import ctypes import imp import sys def main(): try: import tensorflow...
1、先去找个人电脑的基础配置,在cmd终端输入“nvidia-smi”查看GPU配置 右上角的“ CUDA Version: 12.3”是电脑能兼容的最高的CUDA版本 2、然后在官网(Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn))查看python-CUDA-Tensorflow的版本对应关系 根据电脑的python版本与CUDA最高兼容版本,来确定一个你能使...
找到8.1,我选的是8.1.1,点击下载 cuDNN Library for windows。 下载之后解压出来如下图,包含bin/include/lib 三个文件夹: 需要把这3个文件夹的内容复制到CUDA安装目录下的对应目录里。我的安装目录是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 5. 使用pip安装tensorflow-gpu。Anaconda环境也是用...
第一步:匹配版本。(版本不对,努力白费),最全的版本匹配在官网上自行检查 从源代码构建 | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source?hl=zh-cn 我用的版本(我的GPU是nvidia 4080): cuDNN:8.0CUDA:11.0python:3.6-3.9tensorflow:2.4.0tensorflow-gpu:2.4.0numpy:1.19.2 ...
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,可以利用GPU进行计算加速。安装TensorFlow GPU版本需要先安装CUDA和cuDNN。 以下是使用最新版本的CUDA和cuDNN安装TensorFlow GPU的步骤: 下载并安装CUDA Toolkit: CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于GPU计算的开发工具包。根据你的操作系统和显卡型号,访问NVIDIA官方网站下载对应版本的C...
1、查看本机的CUDA驱动适配版本 2、下载CUDA和cuDNN 3、安装CUDA和cudnn 4、添加环境变量 5、检查安装结果 三、TensorFlow-gpu 2.3.0版本的安装 四、写在最后 一、硬件要求 首先,TensorFlow-gpu不同于CPU版本的地方在于,GPU版本必须有GPU硬件的支撑。TensorFlow对NVIDIA显卡的支持较为完备。
1、查看想要装的tensorflow版本以及与之对应的CUDA版本和cudnn版本 (1)查看GPU兼容的CUDA版本(遵循向下兼容的原则,我的电脑是11.3,在安装时选择了CUDA10.1) (2)打开tensorflow官网:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn) 往下划,选择想要装的版本,我这里选择的版本是红框内的部分 ...
是最新的就打开NVIDIA控制面板——>设置physx配置——>组件,可以看到NVIDIA.DLL, 后面的就是你应该安装的版本 二、下载对应版本的cuda, cudnn (cuda以及cudnn版本以及对应版本补丁) 百度云:链接:https://pan.baidu.com/s/195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ 提取码:kqcr ...