在Windows 11 下配置 TensorFlow 2 的 GPU 版本,可以帮助开发者充分利用 GPU 的计算能力来加速深度学习模型的训练与推理。以下是详细的步骤和关键细节,确保您顺利完成 TensorFlow GPU 环境的构建。 目录 一. 检查 Windows 显卡信息 步骤1:打开设备管理器 步骤2:使用命令行检查显卡信息 注意事项 二. TensorFlow 2 ...
activate tensorflow_gpu 指定安装 tensorflow 版本为2.10.0 (Windows 只支持2.10或更早的版本,从 TF 2.11开始,CUDA build 不支持 Windows) pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装成功 2. 验证是否安装成功 在虚拟环境下进入python交互页面 python import tensorflow...
windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 – 本地原生方式 windows 11 搭建 TensorFlow GPU 开发环境【RTX 3060】:2 – 基于WSL2 docker 方式的使用 简介 目前我看官网主要推荐docker 方式了,那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是docker 的居多【官方给出了一个教程】,我们也要...
Support heterogeneous computation where applications use both the CPU and GPU. Serial portions of applications are run on the CPU, and parallel portions are offloaded to the GPU. As such, CUDA can be incrementally applied to existing applications. The CPU and GPU are treated as separate devices ...
Windows 11 cuda 12.0 RTX4090 由于tensorflow2官网已经不支持cuda11以上的版本了,配置cuda和tensorflow可以通过以下步骤配置实现。 2 步骤 (1)创建conda环境并安装cuda和cudnn,以及安装tensorflow2.10 condacreate -n tf39 python=3.9.* numpy=1.20condaactivate tf39condainstall -c conda-forge cudatoolkit=11.8.*pi...
和网上的大部分教程一样, 配置GPU版的TensorFlow大概需要以下几步. 首先要看本机的显卡型号. 在控制面板中的设备管理器, 检查本机的显卡是否支持Nvidia的CUDA, https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html ...
pip install tensorflow-gpu -i http://pypi.douban.com/simple 测试是否安装成功 新建info.py Copyimport tensorflow as tf print(tf.test.is_built_with_cuda()) #若输出为true则表示cuda安装成功 print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) #若输出为true则表示能够使用gpu print(tf.test.is_gpu_ava...
Windows系统下TensorFlow安装及GPU使用 以Python3.6和TensorFlow2.2为例,对应的cuda版本为10.1 检查GPU是否支持cuda。在任务管理器里查看GPU型号,然后搜索型号+“specification”可以在NVIDIA官网查看对CUDA的支持情况 安装Python3.6环境(或新建一个Python3.6的虚拟环境) ...
conda install tensorflow-gpu==2.5 1. 3、测试 经过不算太复杂的流程,终于到了激动人心的测试环节了,直接在windows命令窗口就可以测试了,依次输入下面命令,如果看到下图所示内容,均显示True,就表示成功了。 python import tensorflow as tf tf.test.is_built_with_cuda() ...
写在前面:查了很多资料,第一步应该先检查你的硬件是否符合条件,具体的可以查一查其他资料,视频上参考了B站up主“人工智能课程”的《TensorFlow超极简安装——环境配置》。 官网测试的配置:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu