1、安装cuda前提需要安装gcc,一般linux系统都自带gcc,可以在命令行输入gcc -v查看,如果没有则需要单独安装,可以yum,也可以下载源码安装(我前面的文章有) 2、去官网下载cuda的安装包,CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer也可以下载sh文件然后直接安装(中间有一步将driver那里的X取消掉),然后就安静等待就...
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NVIDIA CUDA和cuDNN:如果您计划使用GPU版TensorFlow,则需要安装NVIDIA CUDA和cuDNN库。确保您已下载并安装了与您的GPU和Linux发行版兼容的版本。 其他依赖项:根据您的需求,您可能需要安装其他依赖项,例如numpy、protobuf等。 安装TensorFlow现在,您可以开始安装TensorFlow。根据您的需求选择CPU版或GPU版。 CPU版:使用以...
在经历各种踩坑后,我通过大量的互联网搜索,综合各个网站上写到的安装tensorflow-gpu的方法,终于总结出来一个走的通的方法,并且亲自动手实践,在Linux(Ubuntu) + Python3安装且运行成功。 Python2.7下安装过程跟本文内容大同小异,可参考NVIDIA官方教程: http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensor...
在Linux上安装TensorFlow-GPU需要一系列步骤,包括确认系统兼容性、安装CUDA和cuDNN、创建Python虚拟环境,并在虚拟环境中安装TensorFlow-GPU。以下是详细的步骤: 1. 确认Linux系统和CUDA、cuDNN的兼容性 在安装之前,请确保你的Linux系统(如Ubuntu、CentOS等)与TensorFlow-GPU支持的CUDA和cuDNN版本兼容。你可以访问TensorFlow...
自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中,从tensorflow库的1.15版本以后,就不再区分CPU与GPU版本了,只要下载了tensorflow库,那么他自身就是CPU与GPU都支持的;我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行,是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好(或者是电脑中完全就没有GPU)...
自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中,从tensorflow库的1.15版本以后,就不再区分CPU与GPU版本了,只要下载了tensorflow库,那么他自身就是CPU与GPU都支持的;我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行,是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好(或者是电脑中完全就没有GPU)...
linux安装TensorFlow-GPU版本 一、安装CUDA和cuDNN 1.CUDA和cuDNN的版本对应关系 去官网查看:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2.TensorFlow与CUDA、cuDNN的版本对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 二、根据对应的版本安装TensorFlow-gpu版本...
进入linux,开始配置tensorflow-gpu。这里我推荐大家使用cuda8.0+cuDNN6+anaconda3+tensorflow-gpu1.4。因为tensorflow-gpu1.5和cuda9.0版本也是新出的,现在还不知道具体情况,以后有时间我去试一试再给大家带来新的教程。 首先下载cuda8.0,这是下载地址。如图选择就行。
可以用whereis命令来查看, 命令主要存在的目录: /bin 源中安装 /sbin 源中安装 /usr/bin 源中安装 /usr/sbin 源中安装 /usr/local/bin 用户自行编译的程序,和系统无关连,可直接删除(即卸载) /usr/local/sbin /opt/someProg/bin 有时候编译安装的linux系统怎样查看能不能安装tensorflow的gpu版本...