必须按tensorflow 官网提示的版本安装 1.9 对应 CUDA 9.0,CUDA 9.0 要下载相应版本的cuDNN 如果喜欢折腾,建议使用没有重要数据的硬盘 安装包最好下载到其他电脑上,使用scp拷贝到安装机上,重装了几遍ubuntu,下一次包就2个G,作为联通40G所谓无线流量卡用户,想着还是蛋疼 下载主要安装文件 CUDA® 工具包 #http://n...
你可以通过TensorFlow的官方网站或GitHub仓库查找兼容性信息,确保你安装的版本相互匹配。 5. 解决问题后重新运行测试程序 在解决了任何兼容性或配置问题后,重新运行上述测试程序以确认GPU被成功识别并使用。 通过以上步骤,你应该能够测试并确认TensorFlow的GPU版本是否安装成功。
搭建TensorFlow的GPU版本,必备条件是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡 首先需要安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建对应 TensorFlow GPU 版本 ??? TensorFlow1.2~2.1各GPU版本CUDA和cuDNN对应版本如下: ??? 这个表格可能比较 old 了哈 ??? Conda 与 Pip 的源加速 工欲善其事,必先利其器...
最新TensorFlow 2.9.1 极简安装教程——GPU版本的安装和使用测试, 视频播放量 4590、弹幕量 1、点赞数 51、投硬币枚数 26、收藏人数 85、转发人数 20, 视频作者 人工智能课程, 作者简介 ,相关视频:最新 TensorFlow 2.8 极简安装教程之——有Nvidia显卡的Tensorflow GPU版
网上有说直接conda安装tensorflow-gpu,会默认自动安装cuda和cudnn,因此无需单独conda安装cuda和cudnn,这方法理论上是可行的。 只是我实际conda直接安装tensorflow-gpu时,要不非常慢,要不就报错,所以最后选择了先conda安装cuda和cudnn,再通过whl文件安装tensorflow-gpu(三者的版本要对应,可参考官方测试过的配置),这方法...
1.3测试 conda --version 2.创建python新环境 conda create -n zxc_py37 python=3.7 conda activate zxc_py37 3.安装tensorflow2环境: conda install cudatoolkit=11.3 conda install cudnn=8.2.1 pip3 install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
安装 conda install tensorflow-gpu (或者是pip,注意版本,这里是1.x,需要安装keras,后续keras已经自带,不需要单独安装) 测试 安装keras conda install keras 使用jupyter Jupyter Notebook 添加其他conda虚拟环境 https://blog.csdn.net/u011606714/article/details/77741324 ...
本文主要介绍在GPU环境下安装并测试TensorFlow 2.6.0的步骤，假设你已确认GPU的CUDA版本为1.13，对应的CUDNN版本为8.2.1。首先，我们开始安装和测试。1. 安装Conda为了进行TensorFlow的安装，首先需要安装Anaconda，一个Python的数据科学平台。你可以从Conda官方网站下载安装包。1.1 下载安装包访问/www....
(tf-gpu) user@computer:~$condainstallkeras -y 3-测试安装结果 用Keras 例程(Keras内部会用到Tensorflow) 打开Jupyter Notebook jupyter notebook 创建新笔记: New下拉菜单 -> 选择TensorFlow-GPU 输入如下测试代码,并运行: #Import dependenciesimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequential...
tensorflow-gpu 的安装测试 Cuda 10.0, V10.0.130 首先 安装了: conda create -n tf21 python=3.7.2 pip install tensorflow-gpu==2.1.0 测试输出如下: import时说 不能加载 cuda下的一个.so 文件,但是 print(tf.__version__) 可以顺利输出。 因为cuda版本为 10.0, 担心 代码运行出问题,所以还是 进行...