下面是一个运行TensorFlow模型的基本流程示意图。 GPUSystemUserGPUSystemUser导入TensorFlow库确认TensorFlow版本和CUDA可用加载数据集分配内存准备训练训练模型执行训练操作返回训练结果输出测试准确率 结论 在使用TensorFlow进行深度学习训练时,了解GPU版本、Python版本与TensorFlow版本之间的兼容性十分重要。通过准确安装所需版本并...
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...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp 最后进行cuDNN验证 进入这个位置:选中地址,输入cmd覆盖掉原有路径并回车进入终端 分别键入: bandwidthTest.exe deviceQuery.exe 配置成功 利用pycharm平台和anaconda安装tensorflow及其他python包: 下载pycharm平台(也可直接用笔记本自带的cmd终端接python...
版本Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA Tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 7.6 10.1 Tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 7.4
我的理解是,这里显示的CUDA version是显卡支持的最高版本。 1.3 确认各软件的版本对应关系 在Tensorflow官网上找到需要安装的Tensorflow-gpu 版本号与 Python、 cuda、cuDNN 版本的对应关系,网址为:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu ...
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...
conda create -n tensorflow python=3.7 # 进入 tensorflow 的虚拟环境 conda activate tensorflow # 安装英伟达的SDK10.1版本 conda install cudatoolkit=10.1 # 安装英伟达深度学习软件包7.6版本 conda install cudnn=7.6 # 安装 tensorflow-gpu 指定 2.1 版本 ...
进入Python视图,输入以下命令检测TensorFlow版本。 import tensorflow as tfprint("TensorFlow version:", tf.__version__) 输入以下命令检测GPU状态。 tf.test.is_gpu_available() 哦吼,还是False,难道是没有装CUDA和cuDNN的原因?那就下载安装一个,CUDA文件大小3.1 GB,又不小。下载链接如下: ...
进入Python环境,打开IPython交互命令终端,导入TensorFlow库:import tensorflow as tf。如果没有出现错误信息,输入以下命令检查TensorFlow是否能够使用GPU:tf.test.is_gpu_available()。如果返回True,则表示TensorFlow的GPU版本安装成功。否则,需要重新检查CUDA和cuDNN的安装以及环境变量的配置。注意检查返回的错误信息,重点检查...