在上面的代码中,我们使用tf.device()方法将TensorFlow会话绑定到第一个GPU设备(‘/GPU:0’)。这样,所有在with语句块中的TensorFlow操作都将在GPU上执行。 总结 通过正确配置GPU和TensorFlow,我们可以充分利用GPU的计算能力来加速深度学习模型的训练和推理过程。在本文中,我们介绍了如何验证GPU TensorFlow的配置,并提供了...
gpu_str='gpu_run('+str(k)+')' #print(cpu_str) cpu_time=timeit.timeit(cpu_str,'from __main__ import cpu_run',number=10) gpu_time=timeit.timeit(gpu_str,'from __main__ import gpu_run',number=10) # 正式计算10次,取平均时间 cpu_time=timeit.timeit(cpu_str,'from __main__ impor...
condainstalltensorflow_gpu-2.9.0 验证TensorFlow-gpu安装成功 在虚拟环境下,进入python环境,输入以下代码依次验证: importtensorflowastf tf.__version__#返回tensorflow-gpu的版本tf.test.is_gpu_available()#用来验证GPU是否可用tf.test.is_built_with_cuda()#用来验证cuda是否可用tf.test.gpu_device_name()#返回...
首先创建python3.6的虚拟环境tensorflow,cmd输入:conda create -n tensorflow pip python=3.6 删除环境:conda env remove -n tensorflow 激活环境:activate tensorflow 取消激活:deactivate 激活tensorflow环境后,下载GPU版本的tensorflow: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 验证安装: 在tensorflow环境...
Python TensorFlow(CPU版和GPU版) 安装配置及简单示例代码, 视频播放量 495、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 cjavapy, 作者简介 cjavapy.com,程序员编程爱好者,相关视频:Python 注释作用写法及示例代码,Python dateutil.parse 日
1、首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本、CUDA、cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功。 注:链接查看地址https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2、下载CUDA,并且安装 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: ...
conda create --name tensorflow-gpu python=3.10 这里笔者创建的环境名是tensorflow-gpu,python环境是python3.10;输入以下代码激活该环境 conda activate tensorflow-gpu 安装CuDNN8.1和CUDA11.2 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1
$ sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include $ sudo cp cuDNN/cuda/lib64/*/usr/local/cuda/lib64/ 至此,tensorflow的前期工作完成。 安装Tensorflow_gpu 在终端输入:$ pip3 install tensorflow-gpu 安装成功后,进入python,尝试import tensorflow as tf如果没有报错就安装成功了。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\CUPTI\lib64 二、获取Anaconda 要使用TensorFlow,必须先安装Anaconda。首先去Anaconda的官网下载安装包,下载地址为: https://www.anaconda.com/distribution/ 版本 anaconda最新版本为Python 3.9(TensorFlow支持安装该版本),下载安装。