pip --default-timeout=1000 install tensorflow==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (对于tensorflow2.x CPU的和GPU的包都在此中,1.x的cpu的和gpu的包是分开的) 1. 2 CUDA 10.1 和CUDnn 7.6.5 版本安装 TensorFlow 2.2.0 版本依赖: Python 3.7:官方下载页面(3.7.7 版) CUDA 10.1...
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...
Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "GeForce GTX 960M" CUDA Driver Version / Runtime Version 9.1 / 9.1 CUDA Capability Major/Minor version number: 5.0 Total amount of global memory: 2004 MBytes (2101870592 bytes) ( 5) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 640 CUDA Cores GPU Ma...
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 ...
Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.6.0 3.6-3.9MSVC2019Bazel3.7.2 8.1 11.2 tensorflow_gpu-2.5.0 3.6-3.9 MSVC 2019 Bazel 3.7.2 8.1 11.2 tensorflow_gpu-2.4.0 3.6-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 8.0 11.0 ...
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...
1. 安装GPU版本的pytorch,及其cuda和cudnn: 为了不破坏现有的torch或者tensorflow版本,可以先搭建另外一个环境: condacreate-ntorch_versionpython=3.* 然后按照torch官方出的旧版本torch安装方法进行安装,推荐使用conda安装: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/pytorch.org/get-started/previous-ver...
笔记本显卡为RTX3060, 支持CUDA 11.0,cuDNN 8.0,从而确定tensorflow-gpu 2.4.0, 进而选用python3.8.17版本。 (注:RTX30系列显卡似乎只支持tensorflow-gpu的2.4以上版本加速了,这点本人暂未查到相关说明) 感谢:配置过程参考了无数文章,不胜枚举,致敬前辈,部分图片源自网络。
在安装后cuda后可以通过cmd输入nvcc -V验证一下。 在安装好tensorflow-gpu后, 执行下面代码,如果打印use GPU true,则代表gpu安装完成,可以使用gpu进行训练。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 importtensorflowastf gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",tf.__version__)print("use ...