检查CUDA 版本:TensorFlow-GPU 需要与 CUDA 版本兼容。您可以在终端中运行以下命令来检查已安装的 CUDA 版本: nvcc --version 如果已安装 CUDA,则会显示 CUDA 版本信息。请确保您安装的 TensorFlow-GPU 与 CUDA 版本兼容。 检查GPU 型号:TensorFlow-GPU 需要支持的 GPU 型号才能运行。您可以在终端中运行以下命令来...
import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available(cuda_only=True)) 如果CUDA可用,将输出True;否则将输出False。六、注意事项在使用TensorFlow时,需要考虑以下几个因素: TensorFlow版本与CUDA和cuDNN的兼容性。请确保所使用的TensorFlow版本与您安装的CUDA和cuDNN版本兼容。如果不兼容,请更新TensorFlow、CUDA和c...
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
TensorFlow官网的注解: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 use tensorflow-cpu with TensorFlow-DirectML-Plugin 明确版本关系 首先,需要明确自己电脑上驱动所支持的最高CUDA版本 按住win+R...
方式一:将cuDNN解压后直接复制到CUDA路径中覆盖 方式二:cuDNN 安装至其他位置 C:\tools\cudnn-9.0-windows10-x64-v7.6.2.24\cuda C:\tools\cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.1.10\cuda 环境变量配置 powershell快捷配置 SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH% ...
# 部分教程使用的是tf.test.is_gpu_available(),目前还可以使用,但是未来回移除tf.test.is_gpu_available() 2、如果不是请卸载当前的tensorflow pip uninstall tensorflow 3、安装CUDA支持。 重要的话先说了,一定要看清版本,版本不对(太低或者太高)均不可以。
torch的GPU检测 importtorch# 检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():# 输出可用的CUDA设备数量print(torch.cuda.device_count(),"GPU(s) available.")# 输出当前GPU设备的名称print("Current GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))else:print("CUDA is not available. Using CPU.")...
tf.test.is_gpu_available() 背景 环境:Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了,虽然现在的已经是2.0版本了) 如下图是各个版本的cuda版本信息,在安装时需要看清楚,并不是所有的gpu版本都是cuda_8.0 材料:cuda_8.0版本链接:https://pan.baidu.com/s/1lzKSWRLl5lYMrYcLjGbVXw ...
(pip或者conda, respectively)然后重新安装。 tensorflow不要用conda去装,一定会报错。 pip install tensorflow-gpu==2.4 测试: importtensorflow as tfprint(tf.test.is_built_with_cuda())print(tf.test.is_gpu_available()) 两个都是输出的true。 有问题欢迎回复,不定期上线查看。
① VS2019支持cuda10.1/cuda10.2,但是VS2017支持的最高版本为cuda10.0。 ②TensorFlow2.0官方是只支持CUDA10.0(直接pip install tensorflow安装的话就要注意选用CUDA10.0版本了)的,但是这里选的CUDA10.1是因为下面安装的tf是大神从源码编译的,是只支持CUDA10.1(我安装的时候还不支持10.2)的,如果是安装其他的tf版本,也...