如果有出现,那就表示可以使用Tensorflow-gpu版本,如果没有的就只能老老实实安装CPU版咯。 然后可以去NIVIDIA官网查询一下自己电脑显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,建议算力>=3.5安装 2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windo...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp 验证cudnn是否安装成功: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”): 出现图中结果则证明安装成功。 到此我们要...
要在Windows上使用TensorFlow GPU,您需要在WSL 2中构建/安装TensorFlow,或者将tensorflow-cpu与TensorFlow-DirectML-Plugin一起使用 最后降低版本,安装2.10.0 pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 5、验证安装: a. 在 Python 交互界面中运行以下代码验证 TensorFlow GP...
步骤四:验证TensorFlow GPU版本是否成功安装进入Python环境,打开IPython交互命令终端,导入TensorFlow库:import tensorflow as tf。如果没有出现错误信息,输入以下命令检查TensorFlow是否能够使用GPU:tf.test.is_gpu_available()。如果返回True,则表示TensorFlow的GPU版本安装成功。否则,需要重新检查CUDA和cuDNN的安装以及环境变量...
1. 验证安装环境 友情提示:这几步笔者基本上就跳过了,基本上没什么问题,感兴趣或者对自己系统不了解的可以验证一下。 确认电脑的显卡支持cuda 确认Linux版本是否支持cuda 确认gcc是否安装 确认kernel版本 2.1.Verify You Have aCUDA-CapableGPUTo verify that yourGPUisCUDA-capable,go to your distribution's equival...
在“Anaconda Prompt”中激活环境:activate tensorflow-gpu 输入:python -m pip install --upgrade pip 对pip功能进行更新,(据说需要关闭翻墙软件,否则下载不了)。 输入:pip install tqdn 不装这个可能报错 那么最关键tensorflow-gpu安装包怎么弄呢? 查看:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu...
tensorflow从2.x版本后已不再区分CPU版和GPU版,合为一个包就叫“tensorflow”,所以可以使用以下命令进行安装: pip install--force-reinstall tensorflow==2.10 官方安装说明:https://tensorflow.google.cn/install/gpu?hl=zh_cn#pip_package 六、验证 可以使用以下代码检验是否安装成功: ...
1.1.2 安装GPU版本支持,拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的,只需要安装cudatoolkit 与 cudnn包就可以了,要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本,注意一点,如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0 代码语言:javascript 复制 conda install cudatoolkit=10.0cudnn ...
6.安装tensorflow-gpu $ conda install tensorflow-gpu==1.12.0 我之前直接安装的1.14.0就显示错误...