①首先,根据安装的CUDA版本下载对应的cuDNN版本,以及对应的tensoflow-gpu版本、python版本都从这里查看,详细信息查看该网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。 因为本机安装的CUDA10.1版本,所以选择cuDNN7.6进行下载,下面红框中的都可以选择。 ②下载完成后,解压此文件,将cudnn文件中对应的文件移...
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 CU...
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...
由于我安装两个版本的cuda,这个时候使用tensorflow -gpu之后就是系统可以自由 切换到与tensorflow对应的cuda版本。不会出现冲突的现象; 如果你打算删掉之前的cuda版本,你要想卸载之后还要清空注册表,不然会出现冲突现象,所以,做一件事情之前要先调研好一切可能发生的情况; Error https://blog.csdn.net/qq_37099552/art...
pip install tensorflow-gpu==2.4.1 tensorflow-gpu 2.5.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.3condainstallcudnn=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): ...
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...
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...
① TensorFlow2.x GPU版windows安装步骤 ② GPU对应CUDA版本的选择方式 目前Python最新release版本为3.9.0,配合TensorFlow2版本使用目前常见的以Python3.6和3.7,大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可 Windows平台下载地址:https://www.python.org/downloads/windows/ 下载后可以直接安装,安装完成后我们准备TensorF...
condainstall-c conda-forgecudatoolkit=11.2cudnn=8.1.0 确保在激活的环境 myenv 中运行 安装CUDA(需手动下载和配置)(可选) 检查GPU 兼容性:确保你的 NVIDIA GPU 支持 CUDA 11.2。你可以在 NVIDIA 的官方网站 查看支持的 GPU 列表。 下载CUDA Toolkit 11.2:前往 NVIDIA CUDA Toolkit 网站 并选择 CUDA 11.2 ...