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(2021年3月更新): 三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:
2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机选择下载的版本为10.1,这里选择版本一定要注意,因为cuda版本会决定你下载的cudnn和tensorflow-gpu版本,若不一致,会出现版本不匹配等问题,无法使用。 3.下载完cuda之后 ①打开安装包,此时...
Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1。 我的显卡支持的CUDA版本比11.2高,满足tensorflow-gpu 2.10.0的要求,所以直接安装这个版本。 假如你的显卡只支持CUDA11.0,按照上图显示,最高就只能安装2.4.0版本的tensorflow-gpu。
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CUDA和cuDNN的版本是否与TensorFlow版本匹配。至此,您已经成功完成了TensorFlow GPU版...
GPU setup# You can skip this section if you only run TensorFlow on CPU.# First install NVIDIA GPU driver if you have not.# Then install the CUDA, cuDNN with conda.conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.2cudnn=8.1.0# 如果这样会检测到cudatoolkit=11.2.2由于没有尝试,但从版本来说可能...
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在“编辑环境变量”窗口中,点击“新建”并添加 CUDA 的路径,如:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin 也可以需要添加libnvvp目录到PATH:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\libnvvp 点击“确定”保存更改。
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”): ...
tensroflow-gpu 1.15(update 需要python3.5-3.6,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=10.0condainstallcudnn=7.3.1pipinstalltensorflow-gpu==1.15 tensorflow-gpu 2.4.1(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法):
Session将图的op(操作)分发到诸如CPU或GPU之类的设备上运行。所以,这个时候你运行python然后import tensorflow as tf是不会报错的,但是当你要执行tf.Session()的时候可能就有问题了。这个时候将会调用cuda,我在这里遇到的问题是各种lib,dll加载不了。经过一番检查,定位到问题,Cuda安装完成后默认的环境变量配置不对,...