在cuDNN的版本中,选择与tf版本对应的即可,我选的版本是7.6。下载地址:cuDNN Archive 下载前还需要注册,按照步骤一步步注册即可,下载完成后,解压,直接复制这三个文件夹到cuda的bin目录,如果按照默认路径安装,则为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1。如果复制过去需要替换直接替换即可。 接着...
选择您的GPU驱动程序版本,确保与您的系统兼容。 确认安装路径,然后点击“下一步”。 等待安装完成。 验证CUDA是否正确安装。打开终端,输入以下命令:nvcc --version。如果成功显示CUDA版本信息,则表示安装成功。步骤三:安装cuDNN 7.6接下来,我们需要安装cuDNN 7.6,它是深度神经网络的加速库。前往NVIDIA官网下载cuDNN 7...
The installed version of TensorFlow includes GPU support. 注意几点 Cuba一定要安装8.0版本!Cuba一定要安装8.0版本!Cuba一定要安装8.0版本! Anaconda并不是必需,可以使用可以不使用 Cudnn的版本我这里提示的是Cudnn6,大家看提示安装 后续 跑个DQN玩FlappyBird测试:源码在这里 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,...
找到8.1,我选的是8.1.1,点击下载 cuDNN Library for windows。 下载之后解压出来如下图,包含bin/include/lib 三个文件夹: 需要把这3个文件夹的内容复制到CUDA安装目录下的对应目录里。我的安装目录是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 5. 使用pip安装tensorflow-gpu。Anaconda环境也是用...
第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第三步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 ...
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: ...
cuDNN:8.0CUDA:11.0python:3.6-3.9tensorflow:2.4.0tensorflow-gpu:2.4.0numpy:1.19.2 第二步:版本确认好之后,就开始安装。 先装tensorflow(默认你的python 3.7版本已经装好了哈!): pip install tensorflow==2.4.0 接下来安装CUDA:再次进入NVIDIA DEVELOPER官网,下载CUDA 11.0版本,根据官网指示安装。
步骤1:确认你的GPU是否支持CUDA 11.6。你可以在NVIDIA的官方网站上查找兼容的GPU型号。步骤2:下载并安装适用于你的操作系统的CUDA 11.6。你可以在NVIDIA的官方网站上找到这个安装包。在下载和安装过程中,确保选择正确的操作系统和GPU版本。步骤3:下载并安装cuDNN 8.0.5,这是TensorFlow所需的另一个库。同样,你可以...
通过以下命令安装Anaconda基础包 conda install anaconda 这回,我们测试一下是否能import tensorflow 程序报错,这是由于我们虽然安装好了tensorflow-gpu,但是还需要安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN (1) 查看当前tensorflow 版本需要的 cuda ,cuDnn 版本 ...
安装cuDNN 解压下载的 cuDNN 压缩文件: 下载的文件通常是一个 ZIP 压缩包。解压这个文件到一个你记得的位置。 复制cuDNN 文件到 CUDA Toolkit 目录: 将解压后的文件(包括bin、include和lib目录中的文件)复制到 CUDA Toolkit 的对应目录中。例如,如果你的 CUDA Toolkit 安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Comput...