C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp 验证cudnn是否安装成功: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”): 出现图中结果则证明安装成功。 到此我们要...
最快方法是利用镜像,下载合适版本的tensorflow-gpu的whl文件,打开Anaconda Prompt(对于cuda=9.0,cuDNN=7.0,选择tensorflow-gpu=1.12) pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 1. 安装成功后,利用下面代码检查 import tensorflow as tf # Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, ...
conda activate tensorflow-38-2 # 会自动安装 cudnn 和 cudatoolkit 包 # Windows 系统使用 anaconda chennel conda install tensorflow-gpu -c anaconda # Linux 系统使用 conda-forge chennel # conda-forge chennel 版本较新,但目前不支持 Windows conda install tensorflow-gpu -c conda-forge 2. 验证 impo...
第五步:安装tensorflow-gpu版本 创建tensorflow-gpu环境 在Anaconda Prompt中输入“conda create -n tensorflow-gpu python=3.8”(根据版本号进行更改) 激活环境:activate tensorflow-gpu (注意与创建的环境名称一致) 配置tensorflow-gpu环境 已经创建了名为“tensorflow-gpu”3.8python的环境,(这个只是一个自定义的命名而...
安装步骤 1. 下载 Anaconda 前往Anaconda 官网下载安装包:https://www.anaconda.com/download/ 2. 安装 Anaconda 运行安装包,前面的设置都默认就行,最后一步需要注意,需要勾选将 Anaconda3 加入到 PATH 环境变量中(虽然上面注明了不建议,但是如果不加入环境变量,后续的使用会麻烦很多) ...
安装完成后,可以在窗口中使用以下命令进行安装验证: conda --version 安装了 Anaconda,下一步决定是否安装 TensorFlow CPU 版本或 GPU 版本。几乎所有计算机都支持 TensorFlow CPU 版本,而 GPU 版本则要求计算机有一个 CUDA compute capability 3.0 及以上的 NVDIA GPU 显卡(对于台式机而言最低配置为 NVDIA GTX 650...
第2步:强制重新安装Tensorflow并支持GPU pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu 第3步:如果还没有,请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,所以对我来说有2个GPU就可以了 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 一定要注意安装版本问题!!! 2. 使用TensorFlow的注意事项 (1)训练前要用nvidia-smi来查看一下...
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,不然很容易安装失败,或者就按官网查询的组合安装,安装过程是一样的! 一、查看电脑的显卡: 1、右键此电脑→右键选管理→设备管理器→显示适配...
5、安装TensorFlow GPU版 conda install tensorflow-gpu 6、代码验证 启动python 输入如下代码 import tensorflow as tf 查看是否报错。 如果报错,就使用conda install 包名(比如numpy) 如果不报错,接着执行 1 a = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a') ...