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。
2.2 根据Cuda版本和Python版本选择Tensorflow（多种选择）和cuDNN（准确对应）根据自己使用的Python版本和...
然后我这里CUDA版本变成了v11.2,也会在问题总结里说为啥 基本到这里如果版本都正确的话就没有问题了,可以用了,但是我在测试时 用的这两条命令,然后运行出了false!!! import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() Tensorflow-GPU版本问题总结 对,然后就是开始找问题了 问题1:中文官网没有的提示 大家还...
得到结果false 检查是否与CUDA关联成功 tf.test.is_built_with_cuda() 发现没有关联成功 根据查询可知道,失败的原因是1.13.x版本的tensorflow和目前安装的cuda版本不合适,所以刚才tensorflow2.6版本的成功,而这个1.13.x失败了 对应版本查看: Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 为了让tensorflow ...
cudatoolkit版本tensorflow cuda11.2 tensorflow ①测试tensorflow的gpu是否好用 在python解释器中输入如下代码进行测试 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 如果最后打印出来True,那就说明你成功了。 如果打印出来False,那么可能是你的cuda、cudnn、环境变量、独立显卡、tensorflow 版本等问题引起的,一般...
: False The command I am using is "pip install tensorflow-2.16.1-cp310-cp310-win_amd64.whl --force" And I have already installed CUDA and cuDNN through NVIDIA's official website I am working on a graduation project for LSTM model prediction,Please help me, thank you!!!
Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 10]: So, I cannot configure the build. I tried to type 10.1 istead of 10.1.168, or event choose the default option. Is there something I have to do before ?
returns False -checked for GPU [tf.config.list_physical_devices('GPU') returns [] I'm not sure what I'm missing or doing wrong during the installation. I don't have the CPU only tensorflow installed. Is it because I am not installing the graphics drivers with CUDA Toolkit? Any help ...
如果tf.test.is_built_with_cuda()是False,那么上述结果只能是0 附@ 安装流程@windows native GPU 最后一个支持Native运行的windows版本 Step-by-step instructions🎈 Linux MacOS Windows Native Windows WSL2 Caution:TensorFlow2.10was thelastTensorFlow release that supported GPU on native-Windows. Starting wit...
一、环境配置版本信息:安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,...GPU,安装成功则显示true,否则为false tf.test.is_gpu_available() 三、遇到的问题及解决方案: 1、安装完Anaconda后,会有一个默认的base运行环境,能否直接在默认的环...