pip install tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl cudatoolkit和cudnn等包都会自动根据tensorflow的版本进行安装,不需要额外进行操作。 安装完毕后,发现默认Keras版本为2.15.0。我们重新安装2.6.0版本的Keras即可。 pip install keras==2.6.0 下面需要在python环境下检测: import tensorflow as ...
首先,查看cuda的版本,然后去TensorFlow查找支持此cuda版本的TensorFlow版本,再指定安装。 1查看cuda版本 nvcc --version 我的cuda版本是12 2查找支持cuda12的TensorFlow版本 去官网查看:https://www.tensorflow.org/install/source_windows 特别注意,默认情况下会是中文,这个页面往下拉到下面,会看下面这个表,页面没有更...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite>bandwidthTest.exe [CUDA Bandwidth Test] - Starting... Running on... cudaGetDeviceProperties returned 35 -> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version CUDA error at C:/dvs/p4/build/sw/rel/gpgpu/tool...
1. tensorflow-gpu版本与CUDA、cuDNN版本对应表 tensorflow-gpu版本与CUDA、cuDNN版本对应表 2. Anaconda镜像源下载 Anaconda镜像源下载 3. CUDA下载 CUDA下载 GTX1650最高支持cuda10.2,此外,需要下载驱动cudnn。 4. cudnn下载 cudnn下载(下载需要先注册个账号) cudnn 7.6.5对应CUDA10.0版本。 下载安装完成之后,...
Tested build configurationsCPU VersionPython versionCompilerBuild toolstensorflow-2.9.03.7-3.10MSVC 2019Bazel 5.0.0tensorflow-2.8.03.7-3.10MSVC 2019Bazel 4.2.1tensorflow-2.7.03.7-3.9MSVC 2019Bazel 3…
Keras: 2.7.0 2. Windows下使用conda和pip安装Tensorflow-gpu以及Keras 首先在Conda下创建虚拟环境且激活: conda create -n tf-gpu python=3.8.0 conda activate tf-gpu 在命令行中安装cudatoolkit: conda install cudatoolkit=11.3.1 在命令行中安装cudnn: ...
tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系 https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962 linux下: windows下: 上面两张图是在这里找到的:https://tensorflow.google.cn/install/source (右上角language选English) tensorflow和keras版本搭配 https://docs.floydhub.com/guides/environments/ ...
1.3 配置CUDNN版本,解压,之后将3个文件拷贝到CUDA对应文件夹 2 安装Anaconda 下载后,安装方法很简单,记得点击“Add path to environment” 3. 安装tensorflow_gpu 打开cmd,直接pip 指定tf版本:pip install tensorflow-gpu==1.2 4.安装keras keras的版本要和tf版本对应,才能在后续使用,所以指定keras版本2.1.1, ...
tensorflow keras python版本匹配 TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7. pytorch 安装 pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.0+cpu torchaudio==0.7.0-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 报错 使用以下命令安装 ...
使用:TensorFlow GPU version 1.12.0 CUDA 9.0. 参考:https://stackoverflow.com/questions/53194827/cannot-train-keras-convolution-network-on-gpu 使用cudnn 7.3.1成功 第一步解压:下载:cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz(官网注册下载) tar xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz ...