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...
步骤一:下载CUDA 11.6前往NVIDIA官网,下载与您的GPU兼容的CUDA版本。请确保选择与您计算机系统匹配的版本(32位或64位)。下载完成后,双击安装程序开始安装。步骤二:安装CUDA 11.6 打开安装程序,点击“下一步”。 同意CUDA的许可协议,并继续点击“下一步”。 选择“自定义”安装,并确保只勾选了您需要的组件。如果您...
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...
第五步:安装tensorflow-gpu版本 创建tensorflow-gpu环境 在Anaconda Prompt中输入“conda create -n tensorflow-gpu python=3.8”(根据版本号进行更改) 激活环境:activate tensorflow-gpu (注意与创建的环境名称一致) 配置tensorflow-gpu环境 已经创建了名为“tensorflow-gpu”3.8python的环境,(这个只是一个自定义的命名而...
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 ...
二、安装tensorflow-gpu 1.查看显卡 $ lspic | grep -i nvidia 在这里插入图片描述 显示的显卡为1080...
安装gpu版本的tensorflow: 首先第一步要确定你的显卡是否为N卡, 然后上https://developer.nvidia.com/cuda-gpus去看看你的显卡是否被NVDIA允许跑机器学习 对于CUDA与cudann的安装: 需要到nvdia下载CUDA与cudann,这里最重要的是注意CUDA与cudann与tensorflow三者的搭配, ...
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. 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 a CUDA-Capable GPU To verify that your GPU is CUDA-capable, go to your distribut...
1.官网下载cuda-9.0的run文件安装包,注意官网的文件下面还有四个安装包,一并下载下来 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2.gcc降级(自行上百度搜索,这里不具体介绍) 我按照网上的教程,把gcc降到4.8版本 gcc版本官网查询: https://tensorflow.google.cn/install/source ...