https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmltensorflow的版本和python的版本与cuda和cudann有如下对应关系: 在本文中,我选择的是python 3.6、tensorflow-gpu 1.11.0、cuda 9.0、cudann 7.0.5,亲测可用,一开始使用了tensorflow-gpu 1.10.0,在import tensorflow时,会报dll失败的错误,该换te...
其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 1. 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA驱动CUDA以及支持神经网络训练的CUDNN模块:(重点,其中需要查看自己NVIDIA版本 Python版本 CU...
Python TensorFlow(CPU版和GPU版) 安装配置及简单示例代码, 视频播放量 495、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 cjavapy, 作者简介 cjavapy.com,程序员编程爱好者,相关视频:Python 注释作用写法及示例代码,Python dateutil.parse 日
验证TensorFlow-gpu安装成功 在虚拟环境下,进入python环境,输入以下代码依次验证: importtensorflowastf tf.__version__#返回tensorflow-gpu的版本tf.test.is_gpu_available()#用来验证GPU是否可用tf.test.is_built_with_cuda()#用来验证cuda是否可用tf.test.gpu_device_name()#返回gpu的名称print("Num GPUs Availab...
Tensorflow_gpu版本查看 Step 2:anaconda下环境搭建 打开anaconda自带的Anacodna Prompt,输入以下命令创建新的环境 conda create --name tensorflow-gpu python=3.10 这里笔者创建的环境名是tensorflow-gpu,python环境是python3.10;输入以下代码激活该环境 conda activate tensorflow-gpu ...
1、首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本、CUDA、cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功。 注:链接查看地址https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2、下载CUDA,并且安装 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: ...
pip 8 安装tensorflow 1.7pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.7到此tensorflow安装完成 9 打开python环境验证一下：import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))可以成功运行并打印出来说明安装成功。
3. 测试GPU速度 五、安装keras(开源神经网络库) 六、安装pyTorch(一种深度学习框架) 七、小结 参考文献 谨以此文章记录一下使用python配置GPU以及安装tensorflow和keras库的过程。 背景:希望在python中使用GPU进行深度学习(如CNN)训练,使用到的库有tensorflow, keras, sklearn, scipy. 主要的问题是如何安装版本合适...
这个问题通常出现在使用Python编程语言时,尝试导入tensorflow-gpu库时遇到的错误。tensorflow-gpu是一个用于在GPU上加速深度学习任务的库,它是TensorFlow的一个变种。 出现无法导入tensorflow-gpu的问题可能有以下几个原因: 安装问题:首先,确保已经正确安装了tensorflow-gpu库。可以通过使用pip命令来安装:pip install tensorfl...