输入自己要安装cuda的路径 光标到Toolkit Options,enter 光标到 Change Toolkit Install Path(下图蓝色箭头),enter,修改为要安装的cuda目录; 光标到三个红色箭头,enter; 光标到绿色箭头,enter 光标到Samples Options,enter 红色箭头,enter,修改为要安装的cuda路径,enter,光标
复制cuDNN 文件到 CUDA Toolkit 目录: 将解压后的文件(包括bin、include和lib目录中的文件)复制到 CUDA Toolkit 的对应目录中。例如,如果你的 CUDA Toolkit 安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2,那么: 将bin目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA...
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。
condainstallcudatoolkit=11.3condainstallcudnn=8.2.1pipinstalltensorflow-gpu==2.5.0 tensorflow-gpu 2.6.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.4condainstallcudnn=8.2.4pipinstalltensorflow-gpu==2.6.0 tensorflow-gpu 2.7.0(update 需要python3.7-3.9,最...
CUDA:根据NVIDIA控制面板查阅自己显卡支持的最高版本CUDA,我的显示是CUDA11.4,CUDA版本向下兼容,考虑到Tensorflow-GPU目前的最新版本最高支持到CUDA11.2,因此CUDA选择11.2版本即可; cuDNN:根据CUDA11.2,选择对应版本的cuDNN为cuDNN8.1; Tensorflow-GPU官网查看版本对应关系 ...
cuDNN:8.0CUDA:11.0python:3.6-3.9tensorflow:2.4.0tensorflow-gpu:2.4.0numpy:1.19.2 第二步:版本确认好之后,就开始安装。 先装tensorflow(默认你的python 3.7版本已经装好了哈!): pip install tensorflow==2.4.0 接下来安装CUDA:再次进入NVIDIA DEVELOPER官网,下载CUDA 11.0版本,根据官网指示安装。
TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和GPU版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。
选择安装路径并记下来,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 ,后面配置环境会用到。 三、CUDNN下载配置 官网下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 官网下载需要注册,注册可能会有困难,可以用分享链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1WrcKAm3PfermGg55WGwVUA?pwd=6r94 ...
下载Cudnn6.0,下载地址,需要注册并填问卷,下载后解压压缩包,将包内文件夹里面的内容分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0里面的三个文件夹中去。 最后测试和检查一下,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import ctypes import imp import sys def main...
为了充分发挥其GPU加速性能,选择合适的CUDA和cudnn版本至关重要。在这一过程中,百度智能云推出的文心快码(Comate)能够显著提升代码编写效率,助力开发者更加高效地完成深度学习模型的构建与优化。详情可访问:https://comate.baidu.com/zh。 CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,它只能在NVIDIA的GPU上运行,并且...