5、检测是否安装好cuda 在cmd中输入nvcc -V命令,如果出现了版本信息,则说明已经安装好cuda 6、Pycharm中安装tensorflow-gpu版本 直接在pycharm的terminal中数据:pip install tensorflow-gpu命令即可,笔者安装的是tensorflow-gpu1.12.0版本 7、测试安装tensorflow-gpu版本是否成功 新建一个python脚本,进行测试 1 2 3 4...
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: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
正向GPU运行时间效率是CPU运行效率的8.42倍 反向GPU运行时间效率是CPU运行效率的12.50倍 并且GPU运行模式下GPU占用率仅仅只有大约65%,CPU占用率仅仅只有45%左右 而CPU运行模式下CPU占用率长时间到达100%,且效率低下 看出GPU能够直接完爆CPU运行的 注意事项: 1.本次测试仅仅采用了卷积神经网络进行运行,不代表所有情况...
GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN(本文为GPU版本安装教程) Tensorflow-gpu版本安装的准备工作 安装前一定要查看自己电脑的环境配置,然后查询Tensorflow-gpu、Python、 cuda 、 cuDNN 版本关系,必须 一 一对应! Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版...
pip install --ignore-installed --upgrade C:\Users\14669\Downloads\sse\tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 到这基本就ok了。 总结:所有你可能出错的地方就是,cdua python 版本不对应,如果有问题不要急躁,慢慢查查。 {命令pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 默认是最新的...
1 版本兼容性问题 在pycharm环境下使用tensorflow-gpu,主要是要安装四个文件,python、tensorflow-gpu、cuda和cudann。一般而言,不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本,具体的对照关系如下: 如下链接对应了官方的版本要求说明: ...
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...
本文介绍在Anaconda环境中，配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。在上一篇文章疯狂学习GIS：...
自编译tensorflow: 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.无mkl支持; 软硬件硬件环境:Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 TI 配置信息: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly...
以下是一些常见的GPU型号和对应的CUDA版本: NVIDIA T4,Tesla K80,Tesla K40:CUDA 10.0 NVIDIA Turing (RTX 20系列):CUDA 10.1 NVIDIA Volta (GTX 10系列,Titan V):CUDA 9.0 NVIDIA Ampere (RTX 30系列):CUDA 11.0 在确认了CUDA版本之后,你可以开始安装TensorFlow GPU版本了。在Python环境中,你可以使用pip...