我已经安装了tensorflow 2.2.0和tensorflow 1.15.0(由pip install tensorflow-gpu==1.15.0提供)。tensorflow 2安装在Anaconda 3的基本环境中,而tensorflow 1安装在单独的环境中。tensorflow 2.2.0可以通过简单的测试识别gpu: if tf.test.gpu_device_name(): print('Defaul 浏览156提问于2020-06-20得票数 0 回答...
importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available():# 获取 GPU 设备的数量gpu_count=tor...
Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found yes,各位看到的是一条报错信息,就是这条报错导致我输出False,我当时最后发现这玩样然后改完后有点想口吐芬芳,就说啊,其他框架可以调用GPU,咋就你TF不行。这段报错出现在tf.test.is_gpu_available()的输出里,可以仔细...
这里tensorflow应该是检测出了gpu,但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用,返回了false,详细查看错误信息可以看到一行: 可以看到上面几个文件都顺利打开了,但是最后一个.7文件显示无法打开,not such file or directory。怀疑是cuda有问题,服务器本身是装的cuda10.1,跟tensorflow2.2应该是吻合的,但是一直无法调用,...
tensorflow-gpu2.x无法检测到GPU设备 1.检查 在解决问题前检查一下tensorflow是否只能检查到CPU,而无法检查到GPU,而非无法调用GPU。 importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available()) gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') ...
Python-tensorflow-GPU is NOT AVAILABLE 如何解决？我没记错的话,tensorflow支持cuda11，是从2.4开始的...
如果有出现,那就表示可以使用Tensorflow-gpu版本,如果没有的就只能老老实实安装CPU版咯。 然后可以去NIVIDIA官网查询一下自己电脑显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,建议算力>=3.5安装 2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windo...
Available: 0”，主要是因为环境未正确配置或缺少必要的CUDA和cuDNN驱动，导致系统无法识别或使用GPU。
这时重新进⼊python，导⼊tensorflow，然后运⾏tf.test.is_gpu_available()，可以看到：这时已经显⽰成功打开了libcudnn.so.7⽂件，说明tf根据我提供的⽬录成功找到了这个⽂件，在打开了这些库⽂件后，最下⾯也返回了True：还可以⽤另⼀个⽅法tf.config.list_physical_devices(‘GPU')查看...
安装完成后,可以通过以下代码验证tensorflow-gpu是否成功安装: 如果输出的tensorflow版本号为2.0,并且is_gpu_available()返回True,则表示安装成功。 请注意,安装tensorflow-gpu需要一些额外的配置和依赖项,如果遇到任何问题,建议参考tensorflow官方文档或者相关社区的帮助资源进行解决。