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...
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...
(2). 利用pip安装Tensorflow: pip install tensorflow-gpu==1.8.0 1. 五. 测试 进入python,键入以下代码 import tensorflow as tf 若报错: 重新配置一下环境 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64 1. 接着若是报出错误 报错原因:numpy1-17-0版本过高,使用numpy-1.16-0版本...
进入Python环境,打开IPython交互命令终端,导入TensorFlow库:import tensorflow as tf。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...
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...
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...
先用conda search tensorflow和conda search tensorflow-gpu来查询都有那些版本 conda install tensorflow-gpu==2.0.0 安装CUDA和CUDDN 确保显卡必须是NVDIA的 在C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\platfor下的build_info.py文件可以看到需要的cuda和cudnn版本号 ...
NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。 四、检验tensorflow-gpu安装成功 ...
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: ...
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):