import tensorflow as tf //结果不报错即正常 tf.test.is_gpu_available() //最后结果显示True即gpu可以使用 二、pycharm中测试: (1)加法测试,不要用1.x版本的session方式来测试,因为还要通过importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()来启用1.x版本的代码编写方式,这就是2.x想解决的一个Tenso...
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...
1.首先在conda中创建一个环境 我这里命名为tf2_3_gpu(这里的安装的前提条件是安装好了anaconda ,以及cuda的版本为10.2) start+R,输入cmd打开命令行界面 conda create -n tf2_3_gpu python =3.7 激活环境 activate tf2_3_gpu 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 te...
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
由于实验需要,之前的TensorFlow只安装了CPU版本,运行速度受限。 在anconda下如何不修改原来的CPU版本的前提下,继续安装一个GPU版本的TensorFlow: 首先在anconda下创建一个新的envs环境,命名为tf-gpu 使用source activate tf-gpu命令激活新的环境,并进入环境 在当前环境下,使用conda install tensorflow-gpu命令安装GPU版...
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[1],'可用,GPU名称: ',i[0]) ...
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...
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...
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 ...