2、安装CUDA工具包 To use TensorFlow with NVIDIA GPUs, the first step is to install theCUDA Toolkit. 备注:测试机选用的是CUDA 8.0,不要使用9.x 有坑 3、安装GPU加速器cuDNN 安装完CUDA就可以安装cuDNN. 备注:这个地方要选用与CUDA版本匹配的加速器;测试机选用的是:Download cuDNN v6.0 (April 27, ...
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...
$ virtualenv --system-site-packages tensorflow-p3-gpu //tensorflow-p3-gpu 为文件夹名称 $ source ~/tensorflow-p3-gpu/bin/activate // 在这之后请注意观察 $ 前面的部分 (tensorflow-p3-gpu) $ pip3 install tensorflow-gpu //在terminal中输入以下命令退出虚拟环境 (tensorflow-p3-gpu) $ deactivate # ...
进入NVIDIA Installation Guide官网但没发现下载链接,查到zlibwapi_x64.dll : Free .DLL download.最下面可以下载,注意32位和64位,下载好后将zlibwapi_x64.dll放入到CUDA_PATH\v11.8\bin下,文件名需要改为zlibwapi.dll 参考: TensorFlow-GPU和Keras-GPU安装,显卡、cuda、cudnn版本匹配问题(vs code远程连接服务器...
cudnn.h 应在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\include 目录中 cudnn.lib 应在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\lib\x64 目录中 您可以运行 TensorFlow 或 PyTorch 等支持 GPU 的深度学习程序进行验证。
首先查看自己的NVIDIA 版本(如果没有请自行下载一个安装): 参考:blog.csdn.net/weixin_41 电脑终端输入:nvcc -V 执行结果: nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation Built on Wed_Oct_23_19:32:27_Pacific_Daylight_Time_2019 Cuda compilation tools, release 10...
TensorFlow有cpu和gpu两个版本,gpu可以并行处理,因此gpu版本运行起来更快,但需要有NVIDIA显卡,且显卡算力有一定要求。我的笔记本显卡是:NVIDIA GeForce MX250。以下是在win10安装TensorFlow2.0-gpu的步骤: 1、安装之前需要有anaconda,这个我之前装了就不写了; ...
关于anaconda方式安装tensorflow(cpu版本)之前已经有博客写过了。这一次更新一下anaconda方式安装tensorflow(gpu版本),他们的区别在于TensorFlow-gpu版对安装的要求要高些,需要NVIDIA的驱动及CUDA工具支持。 1、关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解 关于这一块,我刚刚入门,就直接引入了别人写好的理解关于CPU、GPU、CUDA、cu...
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 (Device Manager) 展开 显示适配器 (Display adapters) 确认及查看 GPU型号 (我的是NVIDIA GeForce 930M) ...
我们发现对于gpu版本的tensorflow中文版只到tensorflow2.6.0版(对应python3.6-3.9),而英文对应到2.10.0版(对应python3.6-3.10),我们选择英文版(对应cuDNN 为8.1版本,CUDA为11.2,注意这个不能搞错,否则易出现版本不兼容)。 1.2.1.1https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载相应版本的CUDA 我们下载cuda...