windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 – 本地原生方式 windows 11 搭建 TensorFlow GPU 开发环境【RTX 3060】:2 – 基于WSL2 docker 方式的使用 简介 目前我看官网主要推荐docker 方式了,那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是docker 的居多【官方给出了一个教程】,我们也要...
Linux/Ubuntu16.04环境:TensorFlow +Python3.6.5 +cuda-9.0 +cuDNN7.0.5_for_cuda9.0。 安装CUDA 在安装CUDA之前,首先要先确认自己电脑的GPU是否支持cuda,一般显卡在GeForce 410M以上的都可以,然后确认在系统中布置Python环境(具体布置Python环境参考2.1.1)。 Windows环境安装 CUDA版本、cuDNN版本、TensorFlow版本应一一...
2.检查完cuda之后,进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive该网站选者相应的cudatoolkit版本下载(tensorflow-gpu用到cudatoolkit,没必要把整个cuda都下载下来),如图所示,本机选择下载的版本为10.1,这里选择版本一定要注意,因为cuda版本会决定你下载的cudnn和tensorflow-gpu版本,若不一致,会出现版本不匹配...
综上所述，对于希望在Windows 10下使用Docker安装TensorFlow并利用GPU进行训练的用户，最稳妥的建议是直接在物理机上安装Linux系统，构建Docker环境，以充分利用Linux系统内核对GPU硬件的支持。这虽然需要硬件支持（如PCI passthrough），但能确保在稳定性和性能上达到最佳状态。
在tensorflow 官方网址上也列举了很多方法,但都很麻烦,包括 docker也没有办法在win10下应用 gpu来计算。 记录我的检查过程。 “在 Windows 环境中从源代码构建”中提到了经过测试后,可用的配套版本,找到一个最新的是: | 版本 | Python 版本 | 编译器 | 构建工具 | cuDNN | CUDA | ...
下载并安装Docker Desktop,注意,要下载Windows版的,在宿主机中安装 参考官方教程设置Docker: General-勾选Use the WSL 2 based engine Resources-WSL integration-勾选Ubuntu 设置Nvidia CUDA 参考了官方的教程WSL 中的 GPU 加速 ML 训练 | Microsoft Learn ...
2.使用docker 3.强行使用python3.5完成项目 我试了前两种方法,其中docker直接放弃。aws还在尝试,已经可以建立连接了,但是卡在了如何在windows上使用jupyter notebook访问服务器并使用服务器计算的这个步骤(我觉得这个方法值得继续尝试, 希望有成功的同学提示我一下啊)。想尝试的同学可以看这里: ...
windows 11 搭建 TensorFlow GPU 开发环境【RTX 3060】:2 – 基于WSL2 docker 方式的使用 CUDA 简介 CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the graphics processing unit (GPU). ...
谷歌在开发者博客上写到:「原生的 Windows 版 TensorFlow 是自开源以来,我们工作的重中之重。尽管 Windows 的用户们已经可以在 Docker 容器中运行 TensorFlow 了,我们仍然希望提供更加完整的原生体验,包括对于 GPU 的支持。」 随着TensorFlow r0.12 版的发布,这一开源软件库现已支持 Windows7、10 和 Server 2016。