首先以管理员方式启动windows命令窗口,在搜索中输入cmd即可打开,输入以下命令,新建一个名字为tf-gpu-newest的环境,并安装tensorflow-gpu版本。新建环境过程中选择y,进入下一步 conda create --name tf2.5_GPU python==3.8 1. 接下来激活tf2.5_GPU的环境 conda activate tf2.5_GPU 1. 接下来,安装tensorflow的GPU版...
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确保您已下载并安装了与您的GPU和Linux发行版兼容的版本。 其他依赖项:根据您的需求,您可能需要安装其他依赖项,例如numpy、protobuf等。 安装TensorFlow现在,您可以开始安装TensorFlow。根据您的需求选择CPU版或GPU版。 CPU版:使用以下命令安装TensorFlow CPU版:pip install tensorflow GPU版:使用以下命令安装TensorFlow GP...
pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html 4.2.1.5 CUDA Toolkit 11.2 官网下载 cuda-toolkit官网链接 在这里插入图片描述 CUDA Toolkit 11.2 Downloads 链接 在这里插入图片描述 wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11...
Linux/Ubuntu的对应表 例如,我的CUDA版本是10.1.243,所以可以选择Tensorflow-GPU-2.3.0进行安装,使用命令: sudo pip3 install tensorflow-gpu==2.3.0 (注:pip3前面加sudo是我个人的陋习,你们实践的时候可以尝试不加sudo) cuDNN安装 前往cuDNN官方下载站,根据“对应表”,选择合适的cuDNN版本下载。例如,我的CUDA...
在经历各种踩坑后,我通过大量的互联网搜索,综合各个网站上写到的安装tensorflow-gpu的方法,终于总结出来一个走的通的方法,并且亲自动手实践,在Linux(Ubuntu) + Python3安装且运行成功。 Python2.7下安装过程跟本文内容大同小异,可参考NVIDIA官方教程: http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensor...
$ sudo./NVIDIA-Linux-x86_64-361.45.11.run 打开图形界面 $ sudo service lightdm start 3.查看NVIDIA版本检验是否安装完成: $ nvidia-smi 二、gcc降级 1.查看编译器版本: $ gcc--version 2.gcc版本5.0以上则降级: tensorflow1.3只支持cuda8.0以下版本,cuda8.0不支持5.0以上的gcc编译器,因此先要降级 ...
在Linux环境下从头安装tensorflow_gpu版本 本周,开始了实习,为了新的项目,让我在新的Linux环境下从头开始安装tensorflow——gpu版本。之前没有接触过,然后踩了许多坑,所以这里记录一下,同时这次安装也提高了我在使用Linux方面的熟练度,若下面的记录有问题,请及时提
linux 安装tensorflow(gpu版本) 一、安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二、安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装。因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的。
Docker 是在 Linux 上启用 TensorFlow GPU 支持的最简单方法。 要在Linux 上启用 GPU 支持,需要安装nvidia-docker。 Ubuntu下安装nvidia-docker 安装命令: # If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers ...