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:
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。
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...
# 引用自:https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native# 5. 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...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 第五步: 接下来设置环境变量: 打开属性->高级系统设置->环境变量, 可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_1两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1 ...
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,...
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”): ...
附录1.是否需要手动安装cuda和cudnn? 附录2.另一种可能原因,解法又殊途同归 1.问题描述 如题,今天跑一个古早的tf1.15.0的模型,新建一个conda环境,进行了如下命令: conda create -n mbueg python==3.6.9 conda activate mbueg conda install -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15 conda install -c conda-forg...
tensorflow-gpu要想正常运行,除了必要的gpu驱动,还依赖cuda和cudnn两个sdk。 下面是tensorflow-gpu版本依赖的cuda和cudnn的版本: https://www.tensorflow.org/install/source cuda是深度学习的sdk cudnn是神经网络的sdk cuda安装 cuda的下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive ...