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:
Windows 不支持 CUDA 构建。要在 Windows 上使用TensorFlowGPU，您需要在WSL2中构建/安装 TensorFlow 或...
我的安装目录是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 5. 使用pip安装tensorflow-gpu。Anaconda环境也是用pip。 1 pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 执行测试代码: 1 2 3 import tensorflowastf print(tf.__version__) print(tf.config...
https://www.tensorflow.org/install/source Windows下TensorFlow GPU版 注意:Windows上的GPU支持仅适用于2.10或更早从TF 2.11开始,Windows不支持CUDA构建版本。对于在Windows上使用TensorFlow GPU,您需要构建/安装 WSL2中的TensorFlow或与TensorFlow-DirectMl-Plugin一起使用TensorFlow-CPU Linux GPU...
步骤一:下载CUDA 11.6前往NVIDIA官网,下载与您的GPU兼容的CUDA版本。请确保选择与您计算机系统匹配的版本(32位或64位)。下载完成后,双击安装程序开始安装。步骤二:安装CUDA 11.6 打开安装程序,点击“下一步”。 同意CUDA的许可协议,并继续点击“下一步”。 选择“自定义”安装,并确保只勾选了您需要的组件。如果...
在windows平台下,可以直接进入CUDA的安装目录,比如我的是: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 里面有一个version.txt的文本文件,直接打开即可,也可以使用命令,即 首先进入到安装目录,然后执行:type version.txt 即可查看 在Linux平台下: ...
tf.test.is_gpu_available() 发现执行import tensorflow as tf后报错: 原因是用pip安装时protobuf版本过高(5.27.3),可以降低protobuf来解决 pip install protobuf==3.19.6 此时再次尝试tensorflow是否正常安装: 显示True,说明安装成功。另外,可以通过 print(tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version']) 来查...
Ubuntu18.04安装Tensorflow1.8.0(GPU版) 先说一下环境配置: 系统:Ubuntu18.04 GPU: MX110 注意:安装之前一定要先把CUDA和cuDNN的版本搞清楚了,因为CUDA与cuDNN的版本必须要和Tensorflow的版本对应上,否则即使安装成功,最后在python环境里导入tensorflow时也会报错。如下图所示,本文选择的版本是Tensorflow1.8,cuda9.0,cu...
均显示gcc version 4.8 ,说明gcc 48.8安装成功。 2.安装GPU(针对ubuntu18.04) 安装所有推荐的驱动: sudo ubuntu-drivers autoinstall 1. 3.cuda安装 1.下载cuda安装包,我们安装9.0版本,地址:CUDA 将上面的选项框填好后,会弹出下面的选项框 下载CUDA9.0和全部四个补丁(这几个补丁不安装的话,cuda在使用过程中可能...
为了充分利用GPU的计算能力,我们需要正确地配置CUDA和cuDNN。本文将为您详细介绍TensorFlow各个GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本,帮助您更好地配置和使用TensorFlow。1. TensorFlow 2.x系列TensorFlow 2.x系列是最新版本的TensorFlow,它支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6。以下是TensorFlow 2.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: ...