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...
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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: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
安装tensorflow: pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 注:最好也要先保证pip更新到最新版本,并修改成国内镜像源。 六. 测试是否安装成功 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...
condainstalltensorflow_gpu-2.9.0 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...
一、TensorFlow对应版本对照表版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...
TF GPU版本型号 根据下图,注意tensorflow,python,cudnn,cudatoolkit这四个版本对应的型号。 参考连接:Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表_tensorflow版本对应python3.11-CSDN博客 安装流程 1、创建虚拟环境 这里我把虚拟环境的名字取为tf2.4,自己可以任意更改。
Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版本关系查询官方网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en 我的安装环境为: 我的tensorflow-gpu 安装版本为: 这个对应关系是在网上查询别人安装成功的案例,不要自己随意组合,不然很容易安装...
首先创建python3.6的虚拟环境tensorflow,cmd输入:conda create -n tensorflow pip python=3.6 删除环境:conda env remove -n tensorflow 激活环境:activate tensorflow 取消激活:deactivate 激活tensorflow环境后,下载GPU版本的tensorflow: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu ...
1. 安装GPU版本的tensorflow 1.1 安装 python3.7下只有tensorflow1.13以上,这里我安装Python3.6,然后依据安装好的cuda和cudnn版本查看对应的tensorflow版本: 已安装:kuda 9.0 cudnn 7.6 ,因此选择TensorFlow 1.12 pip3 install tensorflow-gpu==1.12 等待一会,安装完毕之后我们来测试一下吧。