2.检查完cuda之后,进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive该网站选者相应的cudatoolkit版本下载(tensorflow-gpu用到cudatoolkit,没必要把整个cuda都下载下来),如图所示,本机选择下载的版本为10.1,这里选择版本一定要注意,因为cuda版本会决定你下载的cudnn和tensorflow-gpu版本,若不一致,会出现版本不匹配...
6)、 安装指定版本的tensorflow-gpu,,我安装的是2.7.0,根据你自己的配套版本安装,输入命令: pip install tensorflow-gpu==2.7.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 1. 无报错结束应该是装好了。 7)、打开python环境,导入tensorflow包进行测试 ,查看tensorflow的版本信息, 输入命令: import tensorflow...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA...
从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了，只要下载了tensorflow库，那么他自身就是CPU与GPU都支持的；我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行，是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好（或者是电脑中完全就没有GPU）。
要安装TensorFlow GPU版本,请按照以下步骤操作。这些步骤将确保CUDA和cuDNN的兼容性,创建一个新的虚拟环境(可选),安装TensorFlow GPU版本,并验证安装是否成功。 1. 确认CUDA和cuDNN的兼容性版本并安装 在安装TensorFlow GPU版本之前,需要确认CUDA和cuDNN的版本与TensorFlow版本兼容。以下是一些常见的TensorFlow版本与CUDA...
安装tensorflow-gpu版本 前面已经安装好了anaconda。 1.安装英伟达驱动。 右键Nvidia控制面板,查看显卡型号。 进入英伟达官网,https://www.nvidia.cn/ 然后点击,进去输入信息。 notebooks代表笔记本。 搜索结果,选了第一个下载。 安装都使用了默认设置。 安装完重启。
为了充分利用GPU的计算能力,我们需要正确地配置CUDA和cuDNN。本文将为您详细介绍TensorFlow各个GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本,帮助您更好地配置和使用TensorFlow。1. TensorFlow 2.x系列TensorFlow 2.x系列是最新版本的TensorFlow,它支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6。以下是TensorFlow 2.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: ...
选择安装版本:pip install tensorflow-gpu==1.4.0 9.确认tensorflow安装成功: 错误尝试:直接在cmd里面键入python,然后键入import tensorflow as tf 遇到问题:No module named 'tensorflow' 是因为我们环境中包含了2个python环境,一个base,一个tensorflow-gpu,两个环境版本可以是一样的,笔者的均是3.6.4。
安装完毕后,发现默认Keras版本为2.15.0。我们重新安装2.6.0版本的Keras即可。 pip install keras==2.6.0 下面需要在python环境下检测: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 发现执行import tensorflow as tf后报错: 原因是用pip安装时protobuf版本过高(5.27.3),可以降低protobuf来解决 ...