一.前期准备(Pycharm和Python环境的安装) 二.安装CUDA加速架构组件 三.CUDNN的安装 四.Pytorch的安装 五.最后验证torch GPU版本安装成功: 一.前期准备(Pycharm和Python环境的安装) 首先在Pycharm和Python官网下载想要安装版本的软件。这里比较基础就不展开细讲了。 Python安装完成之后的验证: 命令行cmd输入python之后...
我们从tensorflow官方文档可知,在安装tensorflow-gpu版本之前需要安装以下软件: 首先需要安装CUDA Toolkit。从tensorflow官方文档可知,tensorflow-gpu-2.5.0 需要的cuda toolkit最低版本是11.2,python版本不能低于3.6. 点击链接进入下载页面,按照自己的系统下载对应版本,以笔者为例,选取的是11.2.2版本。 下载完成后开始安装。
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)print('warm up:', cpu_time, gpu_time)# 正式计算cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10) gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)print('run time:', cpu_time, gpu_time) timeit的使用可以参考我的另一篇博文: 【timeit】Python小段...
-n后面跟的是虚拟环境的名字,==后面的是指定python为3.8.0版本 创建完成虚拟环境后输入如下命令激活该虚拟环境 conda activate python_tf 激活python_tf该虚拟环境后输入如下命令安装TensorFlow pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 然后进入虚拟环境名称为python_tf的python中输入...
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: ...
测试Tensorflow是否安装成功,在Python IDLE就行: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 显示True,说明gpu版本已经安装成功: 补充:关于添加环境变量 右键此电脑——属性——高级系统设置——环境变量,就能打开环境变量窗口; 然后在系统变量下,找到Path,双击就能打开编辑环境变量窗口; ...
1、版本对应 2、检查自己电脑可支持的最高cuda版本 二、安装步骤 1、Python环境 2、TensorFlow-gpu安装 3、下载cuda工具并安装 4、根据cuda版本下载对应的cudnn 三、测试是否安装成功 四、遇到的问题 前言 本文记录了安装TensorFlow-gpu版本的全教程。
conda create -n tf2 python=3.7 2.激活环境 activate tf2 3.安装Tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.0.0rc1 注意:此处需要ke-xue-shang-net环境,如果你出现hash对应错误,超时等错误,都是网络问题,删除tf2环境从头再来,删除环境操作方法参考我的这篇文章 ...
7 升级pip工具防止安装到一半报错。python -m pip install --upgrade 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(...