如果下面出现了True, 那就表明我们的tensorflow-gpu 已经成功的安装好并且能够正常使用了! 3、下面来测试一下GPU的运算速度吧! importtensorflowastfimporttimeit#指定在cpu上运行defcpu_run():withtf.device('/cpu:0'):cpu_a = tf.random.normal([10000...
gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",tf.__version__)print("use GPU",gpu_ok) 我的环境以及最终安装完成的版本(rtx2060驱动版本451.67,cuda10.0.130,cudnn7.6.2.24,tensorflow-gpu1.15.4,win10x64) 仅供参考
进入Anaconda Prompt, 创建anaconda虚拟环境(输入代码):conda create -n tensorflow-gpu python=3.6 注:创建的虚拟环境在Anaconda的envs文件夹下 它进一步询问你是否进行,你只需要按回车就好了 进入anaconda虚拟环境:activate tensorflow-gpu 安装TensorFlow-gpu,根据cuda版本选择tensorflow版本: conda install tensorflow-gpu...
3)、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windows 11 版本中一般是12.0版本,键盘上同时按win +r,输入cmd,打开命令窗口,在命令窗口输入: nvidia-smi 1. (二) 、Anaconda的安装 安装tensorflow提前安装好Anaconda。这里我也不重点介绍了,我之前也重点详细地写过相关文章:Anaconda安装-超详细版(2023) Anacond...
version=tf.__version__ gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu版本,所以gpu 为False 1.2 TF2.0 GPU版本安装 GPU版本和CPU类似,但是会多一步对于GPU支持的安装。下面来一步步实现。安装之...
选择您的GPU驱动程序版本,确保与您的系统兼容。 确认安装路径,然后点击“下一步”。 等待安装完成。 验证CUDA是否正确安装。打开终端,输入以下命令:nvcc --version。如果成功显示CUDA版本信息,则表示安装成功。步骤三:安装cuDNN 7.6接下来,我们需要安装cuDNN 7.6,它是深度神经网络的加速库。前往NVIDIA官网下载cuDNN ...
$ conda install tensorflow-gpu==1.12.0 我之前直接安装的1.14.0就显示错误了。7.待补充 因为这里...
显示True,说明安装成功。另外,可以通过 print(tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version']) 来查看tensorflow对应的cuda版本 受限于tensorflow-gpu 2.6.0 对numpy版本的要求为1.19.5,导致一些常用包可能需要安装低版本的,比如: pip install pandas==1.3.5 ...
不过要支持 GPU 加速的话,需要有额外配置,该部分主要讲的就是 GPU 的额外配置。 注:使用容器安装的话不需要这一步,官方镜像已经给你配置好了环境,但是你还是需要安装显卡驱动。 第一步:安装依赖驱动 根据Tensorflow 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/gpu,我们需要安装的依赖有: ...
激活环境,activate tensorflow-gpu 安装: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==1.8.0 6.测试安装 import tensorflow as tf报错 FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (...