踩坑:本人在使用TensorFlow==2.13时,发现调用tf.test.is_gpu_available()时,结果始终为False,上网搜索后发现有网友在官网上找到这么一段解释: 因为Tensorflow 2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本。 从2.11版本开始,需要在windows WLS2(适用于 Linux 的 Windows 子系统)上安装才能使用GPU。 所以要在native-...
与原生 Linux 一样,工作负载越小,就越有可能由于启动 GPU 进程的开销而导致性能下降。这种退化在 WSL2上更为明显,并且与原生 Linux 的规模不同。 从图中可以看出如果batch size小的话,很多时间会消耗在CUDA调用上,batch size=8的时候,时间消耗会是native CUDA的138%。如果提高batch size,让CUDA充分忙碌,性能...
所以要在native-windows(一般人用的windows系统)上使用GPU运行tensorflow,就只能安装2.10版本及以下的版本,或者安装老版的tensorflow-gpu。 以上的部分内容引用自链接:https://blog.csdn.net/bragen/article/details/129131278 官方说明链接:https://tensorflow.google.cn/install/pip 本人使用的是Python3.9,而且我一般喜欢...
Note:GPU support on native-Windows is only available for 2.10 or earlier versions, starting in TF 2.11, CUDA build is not supported for Windows. For using TensorFlow GPU on Windows, you will need to build/install TensorFlow in WSL2 or usetensorflow-cpuwith TensorFlow-DirectML-Plugin 注意:本机...
Step2:安装VS2017+Windows10 SDK** 安装vs2017后通过Visual Studio Installer修改安装 Step3:安装CUDA10.0+cuDNN Cuda的最新版本为cuda10.1, 一开始我安装的是最新的cuda,但是安装完TensorFlow-GPU后,出现了TensorFlow模块导入失败的错误(faile to load to load native tensorflow runtime)。卸载cuda10.1,重新安装cuda10....
1 系统版本要求 如果需要用本文所述的GPU环境配置方法，需要保证Windows操作系统的版本在19044及以上；如果...
支持 CUDA 8.0 和 cuDNN5.1 GPU 加速。目前已知的限制有：现在无法加载自定义指令库（custom op library）。不支持 CGS 和 HDFS 文件系统。下列指令无法实现：DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, Dequantize, Digamma, Erf, Erfc, Igamma, Igammac, ...
部分版本表格:GPU 中文网站@内容可能过期 Tensorflow版本检测 GPU检测 附@ 安装流程@windows native GPU Step-by-step instructions🎈 1. System requirements 2. Install Microsoft Visual C++ Redistributable🎈 3. Install Miniconda 4. Create a conda environment ...
supported GPU on native-Windows.## Starting with TensorFlow 2.11, you will need to install TensorFlow in WSL2, or install tensorflow-cpu and, optionally, try the TensorFlow-DirectML-Plugin## TensorFlow 2.10版本是最后一个windows原生支持GPU的版本(这可能也是pypi中tensorflow-gpu的版本只到2.10.1原因)...
windows10安装tensorflow的gpu版本(pip3安装方式) 前言:TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要;本文主要安装gpu版本。1、环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认 。vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装。