在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的
condauninstallnumpy--force 检查是否还有numpy: condalistnumpy 若还有numpy-base,则也要将其卸载掉: condauninstallnumpy-base--force 卸载干净之后,安装对应的numpy即可: pipinstallnumpy==xxxx-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注意:在上述安装或者卸载过程中,conda不行就换pip试试。 下面是一个对应...
在Tensorflow官网上找到需要安装的Tensorflow-gpu 版本号与 Python、 cuda、cuDNN 版本的对应关系,网址为:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 图5 可以看到Tensorflow-gpu 2.10.0版本对应的Python版本为3.7~3.10、cuDNN版本为8.1、CUDA版本为11.2。且对应的CUDA版本低于显卡支持的CUDA版本(...
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu版本,所以gpu 为False tf version: 2.0.0 use GPU False 1.2 TF2.0 GPU版本安装 GPU版本和CPU类似,但是会多一步对于GPU支持的安装。下面来一...
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)。 1.2.1.1https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载相应版本的CUDA ...
Anaconda2019[python3.7.3]+cuda11.2 + cudnn8.1.0 + tensorflow=2.5.0,tensorflow-gpu=2.5.0(tf25虚拟环境,python3.7.3)+pytorch1.10.0(cu113) + torch-geometric(PYG100虚拟环境,python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是为了防止两个深度学习库对numpy等库的要求不同所以用两个虚拟环境) 【...
对于使用 conda 的:启用虚拟环境后用conda install tensorflow-gpu安装 另外,tensorflow 2 支持的 Python 版本为 3.6~3.9,因此在创建 conda 环境时记得指定对应的版本。如果要使用最新的 tensorflow,就创建最新的 Python 版本: 第三步:测试 GPU 支持 使用Python 运行以下代码检查 Tensorflow 是否正确识别到了 GPU: ...
安装完了后再用pip去安装tensorflow的指令如下:$ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 安装完成后import tensorflow时如果出现错误:ImportError: numpy.core.multiarray failed to import ...
笔记本显卡为RTX3060, 支持CUDA 11.0,cuDNN 8.0,从而确定tensorflow-gpu 2.4.0, 进而选用python3.8.17版本。 (注:RTX30系列显卡似乎只支持tensorflow-gpu的2.4以上版本加速了,这点本人暂未查到相关说明) 感谢:配置过程参考了无数文章,不胜枚举,致敬前辈,部分图片源自网络。