会看到你的GPU信息,如果看到,说明CUDA安装成功。 2.配置cuDNN cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。 (a)首先去官网(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)下载cuDNN,需要注册一个账号才能下载 (b)下载cuDNN5.1之后进行解压,cd进入cuDNN5.1解压之后的cuda/include目录,在命令行进行如下操作: sudo cp...
GPU: NVIDIA GeForce 930M (Compute Capability = 5.0) CUDA/cuDNN version: 10 Python version: 3.7 (Use Anaconda3 env) TensorFlow version: tensorflow-gpu 1.13.1 Step1: 检查硬件 硬件要求:NVIDIA® GPU card with CUDA® Compute Capability 3.5 or higher. 1. 确认电脑配备GPU 打开 设备管理器 (De...
将cudnn\bin 目录中的文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin 将cudnn\include 目录中的文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\include 将cudnn\lib\x64 目录中的文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\lib\...
一、硬件环境 GPU版本的tensorflow需要支持Nvidia CUDA的显卡,只有支持CUDA的显卡才能安装GPU版本,否则只能安装CPU版本。 二、软件环境 tensorflow2.4.0 GPU版本的要求:CUDA11.0,CUDNN8.0 1. 检查Nvidia的显卡驱动,并且驱动支持的CUDA版本要大于等于11.0 右键点击电脑右下角的Nvidia设置,打开Nvidia控制面板,再点击左下角...
NVIDIA Driver: 460.89 tf-nightly-gpu:2.4.0.dev20201022 keras:2.4.3 CUDA:11.2 cuDNN:8.0.4 补充一下RTX5000我装的对应版本, 步骤一致如后文描述。 NVIDIA Driver: 460.89 tensorflow_gpu:2.1.0 keras:2.4.3 CUDA:10.1 cuDNN:7.5.0 二、步骤总结 ...
>Kernel driver in use:nvidiaKernel modules:nouveau,nvidia_drm,nvidia 这里是tensorflow官方给出的gpu支持:https://www.tensorflow.org/install/gpu cuda和cudnn的安装 tensorflow-gpu要想正常运行,除了必要的gpu驱动,还依赖cuda和cudnn两个sdk。 下面是tensorflow-gpu版本依赖的cuda和cudnn的版本:...
例如:E:\Program Files (x86)\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin 红色是安装cuda10.2时候就有的了,蓝色是自己粘贴放进去的 然后运行 新错误提示: cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found. 参考cudaGetDevice() failed. Status:cudaGetErrorString symbol not found. ...
在安装 TensorFlow GPU 版本之前,你需要确保满足以下要求: 适配的 GPU 设备(NVIDIA® GPU)。 安装兼容的 CUDA® 版本。 安装兼容的 cuDNN® 版本。 以下是安装 TensorFlow GPU 的步骤: 1、安装 CUDA Toolkit:CUDA Toolkit下载链接 a. 前往 NVIDIA 官网下载适合你的操作系统的 CUDA Toolkit 安装文件。(cuda...
是一个关于Tensorflow-GPU版本2.3.1在NVIDIA GeForce MX150显卡上无法访问GPU的问题。 Tensorflow-GPU是一个基于深度学习的开源机器学习框架,它利用GPU的并行计算能力加速模型训练和推理过程。NVIDIA GeForce MX150是一款入门级独立显卡,虽然性能较弱,但也支持GPU加速。
2 配置tensorflow-gpu 2.1 安装CUDA 2.1.1 下载CUDA 从https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive下载CUDA8.0。CUDA已更新至9.0,未防止出现不兼容性,建议下载旧版。网页如需注册,可注册一下,注册到通过可能需要几分钟到十几分钟。