conda install pytorch-gpu -c pytorch这将自动为您安装PyTorch-gpu,并配置CUDA和cuDNN。测试代码为了验证安装是否成功,您可以运行以下简单的测试代码:Tensorflow-gpu测试代码:import tensorflow as tfprint(tf.version)print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([10, 3])))print(tf.function(lambda x: x * x)([3...
import tensorflow as tf 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 kit...
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版本,这里注意选择想要安装的GPU版本 conda install tensorflow-gpu==2.5 1. 3、测试 经过不算太复杂的流程,终于到了激动人心的测试环节了,直接在windows命令窗口就可以测试了...
1.2.2.1 tensorflow-gpu的安装 打开Anaconda Prompt 运行Pip install tensorflow-gpu==2.10 或pip install tensorflow-gpu==2.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 目前windows下gpu版本最新版本是2.10 (补充,本内容为依据网上资料的简易安装方法,感觉应该很有意义,但是可能是防火墙的原因实际测试不能用,...
因此，他表示 TensorFlow 2.10 是 Windows 本地支持 GPU 的最后一个版本。从 2.11 开始，你就需要在 WSL 2 上安装 TensorFlow，或者使用TensorFlow-DirectML-Plugin。这造成了很大困扰，他认识的大多数机器学习开发者都使用 Windows 并在本地进行开发，现在只能切换到 Linux 上部署了。他知道 WSL 是一个选项，但...
tensorflow-gpu在gpu上运行,所有首先要有nvidia显卡,比如我的机器安装了nvidia geforce gtx 1060显卡。 在桌面空白处点右键,打开nvidia控制面板,查看CUDA支持情况。 三、确定各依赖组件的版本 这步非常重要,要确定安装哪个tensorflow版本,对应的CUDA、cuDNN和python版本各是什么,不能追求最高版本,要选合适的版本。具体方...
网址:https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu 根据上表 ,选择tensorflow_gpu_2.3.0 + cuDNN 7.4 +CUDA 10.1 3.4 安装CUDA 3.4.1 下载CUDA 下载网址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 根据自己的电脑选择对应的版本,切记选择本地安装exe(local),点击Download进行下载。
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 1. 部分警告可以忽略。 装完我们运行试试看,开始菜单找到Python 3.6打开并运行: import tensorflow as tf 1. 提示找不到模块,下面解释说没有C++2015的DLL, 其实这个是没有装CUDA,CUDA安装会附带的。 说起了这个CUDA是NVIDIA 的,那AMD的显卡不很尴尬了。
最终安装内容:windows10 + 3060显卡 + tensorflow-gpu 2.10.0 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2. 官网查看tensorflow-gpu和CUDA的版本对应关系。注意:语言一定要切换成英文,中文的内容不全。
Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处...