在tensorflow 2.10之后,您无法在Windows操作系统上使用tensorflow-gpu,因此您需要在Window 10或Window 11上使用WSL来创建conda环境以使用GPU运行tensorflow。 安装WSL2 wsl --install Ubuntu-20.04 等待安装完毕后,会让输入账号和密码,按提示操作就行 进入wsl系统后, 更新下 sudo apt-getupdate sudo apt-getupgrade 安...
3.5 安装tensorflow的gpu版本 pip/conda installtensorflow-gpu=版本号，在安装 TensorFlow 2.x 及更新...
然后win+R进入cmd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 找到deviceQuery.exe,运行应出现result=Pass页面 devicequery.png 这里可以看到cuda toolKit版本是12.2,但运行库是11.1,所以可以运行tensorflow-gpu的。 找到bandwidthTest,运行它 bandwidth.png 也应该看到result=pass。 OK...
在Anaconda Prompt中输入以下命令:conda install cudnn=7.6.5 -c pytorch选择适合您的GPU版本的cuDNN版本进行安装。步骤3:安装Tensorflow-gpu在conda环境中安装Tensorflow-gpu。输入以下命令:conda install tensorflow-gpu这将自动为您安装Tensorflow-gpu,并配置CUDA和cuDNN。步骤4:安装KerasKeras是Tensorflow的高级API,可以...
Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1。 我的显卡支持的CUDA版本比11.2高,满足tensorflow-gpu 2.10.0的要求,所以直接安装这个版本。 假如你的显卡只支持CUDA11.0,按照上图显示,最高就只能安装2.4.0版本的tensorflow-gpu。
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)。
将lib\x64目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib\x64。 使用pip 安装 TensorFlow 在激活的环境中运行 python -m pipinstall"tensorflow<2.11" 验证安装 python -c"importtensorflow as tf;print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" ...
Windows版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1)下载并安装显卡驱动 2)下载并安装Microsoft Visual Studio 3)下载并安装NVIDIA CUDA Toolkit 4)下载cuDNN,并解压缩,复制 5)修改环境变量 6)安装Anaconda 7)安装tensorflow-GPU版本 3、测试 Linux版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1) 安装Miniconda...
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)。 1.2...
我们还需要配置WSL2。WSL是“适用于Linux 的Windows 子系统”，我们需要配置这一环境，为后面的GPU运算...