测试是否成功 python-c"import tensorflow as tf;print(tf.config.list_physical_devices('GPU') )" tf-gpu-show-ok.png 配置vscode Windows下, VScode安装wsl插件 vscode-install-wsl.png 安装python插件 vscode-install-python.png windows下安装完python也要单独安装给wsl安装 安装完后, 选择Connect to Wsl后,...
找到8.1,我选的是8.1.1,点击下载 cuDNN Library for windows。 下载之后解压出来如下图,包含bin/include/lib 三个文件夹: 需要把这3个文件夹的内容复制到CUDA安装目录下的对应目录里。我的安装目录是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 5. 使用pip安装tensorflow-gpu。Anaconda环境也是用...
首先以管理员方式启动windows命令窗口,在搜索中输入cmd即可打开,输入以下命令,新建一个名字为tf-gpu-newest的环境,并安装tensorflow-gpu版本。新建环境过程中选择y,进入下一步 conda create --name tf2.5_GPU python==3.8 1. 接下来激活tf2.5_GPU的环境 conda activate tf2.5_GPU 1. 接下来,安装tensorflow的GPU版...
例如,如果你的 CUDA Toolkit 安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2,那么: 将bin目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin。 将include目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include。 将lib\x6...
本着探索的精神,我试着在两台Windows电脑上安装了CUDA(用于调用GPU)和TensorFlow(谷歌开发的深度学习工具库),把这个过程记录下来和大家分享。 在开始之前想再次提醒大家,在Windows上安装CUDA和TensorFlow有很多坑,对于各种软件版本以及系统设置的要求可谓非常刁钻,很容易就“误入陷阱”。请大家严格对照我的操作流程,以防...
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en查看相应的对应版本(英文) 我们发现对于gpu版本的tensorflow中文版只到tensorflow2.6.0版(对应python3.6-3.9),而英文对应到2.10.0版(对应python3.6-3.10),我们选择英文版(对应cuDNN 为8.1版本,CUDA为11.2,注意这个不能搞错,否则易出现版本不兼容)。
在开始之前,请确保您的Windows 10系统已经更新到最新版本,并且您的计算机上已经安装了适用于您的GPU版本的CUDA和cuDNN。以下是详细的步骤:步骤1:安装Anaconda首先,您需要安装Anaconda。Anaconda是一个开源的数据科学平台,包含了Python和许多常用的数据科学库。访问Anaconda官网,根据您的系统选择适当的版本进行下载和安装。
tf.test.is_gpu_available() ''' 如果最后显示false,就是没打开。 如果打开了,就是tensorflow可以使用GPU 好,按顺序说下如何在windows下安装tensorflow-gpu 硬件环境准备。 1,划重点:只能用cuda tool kit11.1 在查了官方说明后,在windows10/11上要安装tensorflow-gpu只能用cuda tool kit11.1,更高版本不再支持,...
一、前期准备(cuda安装和cuDNN下载)1. 打开anaconda prompt,输入nvidia-smi显示GPU当前的状态 2. 输入nvcc -v,利用nvcc显示CUDA版本,目前版本较低,需要安装最新cuda,在 https://developer.nvidia.com/cuda-…
恭喜你,我们离胜利已经一步之遥了:) 让我们来验证我们安装的TensorFlow可以使用GPU! 打开cmd,输入以下指令打开python的interactive shell。 首先导入tensorflow: import tensorflow as tf 接着每次输入一行代码,并回车,你应该可以看到下图中表明你的GPU已经开始工作啦~ ...