打开C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 文件夹进行粘贴并覆盖。 1.2.2Tensorflow安装 1.2.2.1 tensorflow-gpu的安装 打开Anaconda Prompt 运行Pip install tensorflow-gpu==2.10 或pip install tensorflow-gpu==2.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 目前windows下gpu版本最新版...
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...
1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动 2. 在wsl-2 中安装 docker 及 NVIDIA 容器 测试1,simple container 测试2:Jupyter Notebooks 问题:为啥 jupyter notebook 的这个docker 调用巨慢无比??? 参考文献 windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 – 本地原生方式 windows 11 搭建 TensorFlo...
nvidia-smi 运行上述代码后，如下图所示，即为我们的GPU状态。如果无法出现如下图所示的信息，则很大概...
在“编辑环境变量”窗口中,点击“新建”并添加 CUDA 的路径,如:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin 也可以需要添加libnvvp目录到PATH:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\libnvvp 点击“确定”保存更改。
Windows版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1)下载并安装显卡驱动 2)下载并安装Microsoft Visual Studio 3)下载并安装NVIDIA CUDA Toolkit 4)下载cuDNN,并解压缩,复制 5)修改环境变量 6)安装Anaconda 7)安装tensorflow-GPU版本 3、测试 Linux版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1) 安装Miniconda...
1、首先安装CUDA9.0。下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择9.0版本是因为网上说,tensorflow的windows-gpu还不支持CUDA的新版本。再加上同学安装的也是9.0,用的没有问题,所以就选择了这个版本。 在下载的时候选择适合自己的版本。
在查了官方说明后,在windows10/11上要安装tensorflow-gpu只能用cuda tool kit11.1,更高版本不再支持,如果你一定要装更高版本的只能在wsl2安装。 cuda tool kit11.1下载 下载,解包安装,点击按按默认安装。 下载时需要注册nvidia帐号,注册很麻烦,但安全性很高。
3.安装NVIDIA图形驱动程序。可以参考此链接https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/latest/installation/windows.html。 4. 安装完上述要求后,还需要安装cuDNN库。 NVIDIA的CUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的库,用于深度神经网络,提供了高效实现,包括前向和后向卷积、注意力、矩阵乘法、池化和归一化等...
2.tensorflow-gpu1.6的安装 安装和配置好python后,进入cmd窗口,利用命令pip installtensorflow-gpu==1.6进行安装 3.查看NVIDIA对应的CUDA版本 在电脑桌面右键,选择NVIDIA控制面板(若没出现NVIDIA控制面板,请看下面的注),出现 点击我用红色画笔所圈之处选择高性能NVIDIA处理器,出现 ...