1、下载cudnn64_8.dll:https://zqj.lanzoub.com/i9wsv2hux5ib 2、解压,复制cudnn64_8.dll到cuda安装目录,例如我的是这个:【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0】微智启软件工作室 继续打开这个目录下的bin目录【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin】 ...
安装tensorflow后运行程序可能会报错Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll';等类似问题,有可能是没有安装Microsoft Visual C++ ,可以到下面网站下载Microsoft Visual C++ Redistributable,下载后执行重启电脑即可: Latest supported Visual C++ Redistributable downloads 同时装了Tensorflow CPU和GPU版本后可以选...
但安装后可能报错: PyTorch Error loading "\lib\site-packages\torch\lib\shm.dll" or one of its dependencies. 我的系统中只需要运行: conda install cudatoolkit 就解决了。 编辑于 2024-07-20 14:47・IP 属地上海 图形处理器(GPU) TensorFlow 学习 Python ...
1. CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: tensorflow 在执行过程中会默认使用全部的 GPU 内存,给系统保留 200 M,但是在我的系统上会在分配内存时被拒绝导致报错,因此我们可以使用如下语句指定 GPU 内存的分配比例: #配置每个 GPU 上占用的内存的比例gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.95) ses...
这是调用GPU时,显存分配遇到了问题。比较保险的方式是在模型训练之前为tensorflow或者keras分配显存空间,tensorflow就用如下语句创建session gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess= tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) ...
刚开始选择了低一些的版本7.1.4,然后成功给我报错说版本太低,哦吼~ 解压下载的文件,将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹 CUDA拷贝目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 5. 安装tensorflow 我选择的1.10.0,其他的也是可以的, ...
在tensorflow的学习中,想使用tensorflow-gpu版的学习,充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu,cuda是安装成功了,但是却一直报以下一个错误。 楼主的配置信息是win10 cuda8.0 cudnn 5.1 (tensorflow) C:\Users\Administrator>python Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| (default, Nov 8 2017, 15:10:56) [...
在Tensorlfow课程答疑过程中,一个很常见的错误就是显存分配错误。 常常会包含如下的错误提示: Interal Error:Blas GEMM launch failed. 这个错误是GPU显存分配错误,也就是说显存不足造成的。 这里有两种情况, 第一,你的数据很小,却产生这个报错。 这是由于 Tensorflow 默认申请可使用的全部显存,当tensorflow程序运...