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...
进入Python环境,打开IPython交互命令终端,导入TensorFlow库:import tensorflow as tf。如果没有出现错误信息,输入以下命令检查TensorFlow是否能够使用GPU:tf.test.is_gpu_available()。如果返回True,则表示TensorFlow的GPU版本安装成功。否则,需要重新检查CUDA和cuDNN的安装以及环境变量的配置。注意检查返回的错误信息,重点检查...
下载完成后,将cuDNN库文件复制到CUDA安装目录中的相应位置。 安装TensorFlow GPU版本 在安装完CUDA和cuDNN之后,您就可以安装TensorFlow GPU版本了。您可以使用pip命令来安装最新版本的TensorFlow GPU: pip install tensorflow-gpu 安装完成后,您可以在Python中导入TensorFlow并检查是否成功安装了GPU版本: import tensorflow ...
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...
十分钟安装Tensorflow-gpu2.6.0+本机CUDA12 以及numpy+matplotlib各包版本协调问题该博客讲的非常清晰。 step1:安装cudatoolkit和cudnn。tensorflow必须主动安装这两个库,torch则不需要主动安装。 conda install cudatoolkit=11.2.0 conda install cudnn=8.1.0.77 ...
1. 验证安装环境 友情提示:这几步笔者基本上就跳过了,基本上没什么问题,感兴趣或者对自己系统不了解的可以验证一下。 确认电脑的显卡支持cuda 确认Linux版本是否支持cuda 确认gcc是否安装 确认kernel版本 2.1. Verify You Have a CUDA-Capable GPU To verify that your GPU is CUDA-capable, go to your distribut...
6.安装tensorflow-gpu $ conda install tensorflow-gpu==1.12.0 我之前直接安装的1.14.0就显示错误...
1.1.2 安装GPU版本支持,拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的,只需要安装cudatoolkit 与 cudnn包就可以了,要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本,注意一点,如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0 代码语言:javascript 复制 conda install cudatoolkit=10.0cudnn ...
从0到1安装Tensorflow GPU版本 Windows版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1)下载并安装显卡驱动 2)下载并安装Microsoft Visual Studio 3)下载并安装NVIDIA CUDA Toolkit 4)下载cuDNN,并解压缩,复制 5)修改环境变量 6)安装Anaconda 7)安装tensorflow-GPU版本 ...