最终解决方法: 手动下载 Keras_Applications-1.0.8-py3-none-any.whl 文件并安装,然后重新安装tensorflow-gpu==1.14.0,终于成功了。 解决步骤: 第一步:下载文件到本地目录。下载地址在Python Keras-Applications项目安装包(第三方库)下载资源&安装指南页面 - PyPI - Python中文网 也可以用我下载好的文件:链接:ht...
直接在命令行里运行下面的命令就行,需要注意的是使用默认源下载可能会很慢,这里换了国内的源 pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装完成后进行验证 import tensorflow as tf for i in tf.config.list_physical_devices(): if 'GPU' in i[1]: print (i[...
安装tensorflow-gpu 1.14.0 后模型训练不使用gpu,nvidia-smi看结果如下图,gpu有占用,但使用率为0,刚开始以为是batch_size太小,调节batch_size 发现没用,模型只在cpu上训练,训练速度巨慢。 仔细看模型训练的log,发现cuda依赖有问题,记录下解决过程。log中问题如下: 这里需要的动态库有多个,其中除 libcublas.so....
Tensorflow-gpu安装问题【导入Tensorflow出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序解决办法】 然后再运行代码,就可以跑通了。 总结一下,就是在cmd里输入:pip install protobuf==3.6.0 最终配置: 安装cuda8.0 安装cudnnv6.0 python3.6
1、安装之前需要有anaconda,这个我之前装了就不写了; 查看我们机器的NVIDIA显卡算力是否满足gpu计算要求:https://www.tensorflow.org/install/gpu 显卡算力查询:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 我的MX250在官网没查到,百度了一下说满足要求,就继续安装了。最后我安装完成测试时看到了我的显卡算力是6.1 ...
2 安装tensorflow_gpu2.3.0的两种方法: 2.1 直接在命令行用pip安装 pip install tensorflow_gpu==2.3.0 这种方式有时候受限于网速,在我电脑上安装的速度太慢了,于是我选用的第二种方式。 2.2 在清华源上下轮子进行安装 直接搜索tensorflow_gpu2.3.0选择清华源下载轮子,或者直接进网址:Links for tensorflow-gpu (...
通过conda安装faiss-gpu需要正确配置CUDA工具包。可以使用以下命令检查是否已安装CUDA:conda list cudatoolkit。如果没有安装或版本不正确,请使用以下命令进行安装:conda install cudatoolkit=版本号。 确认环境变量已正确设置:在conda环境中,需要将CUDA和GPU驱动程序的相关路径添加到系统的环境变量中。可以通过编辑系统配置...
pip uninstall tensorflow -y 然后安装GPU版本的tensorflow: pip install tensorflow-gpu -UI 如果pip下载实在是太慢,或者容易掉线的话,建议直接复制地址用工具下载,速度杠杠 下载whl文件,安装只需要到文件所在位置,执行 pip install tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ...
第一步，确定电脑显卡可安装CUDA的最高版本。点击系统信息，进入组件查看cuda.dll产品名称后的CUDA支持最高版本信息。例如，版本信息显示为CUDA 11.6.110。第二步，访问Tensorflow官网查看安装配置，找到GPU版本信息并选择合适版本，例如tensorflow-gpu-2.4.0，适用于python3.6-3.8版本，CUDA为11.0，cu...
首先，前往Tensorflow的官方英文页面，找到并确认所需的版本，例如2.11.0的GPU版本。中文界面可能尚未更新所有版本信息，因此切换到英文界面更为可靠。访问链接：tensorflow.google.cn/in...在安装之前，需要安装相应的GCC、CUDA和cuDNN。这些组件的安装通常需要根据系统和具体需求自行完成。在遇到安装问题时...