TensorFlow打印GPU是否可用时报错memory out 1.获得本地计算机的硬件设备名称 首先使用tf.config.list_physical_devices命令获得本地设备列表 代码如下: import tensorflow as tf physical_gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") # 获得本地GPU列表 physical_cpus = tf.config.list_physical_devices("CPU")...
安装tensorflow后运行程序可能会报错Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll';等类似问题，有...
Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found yes,各位看到的是一条报错信息,就是这条报错导致我输出False,我当时最后发现这玩样然后改完后有点想口吐芬芳,就说啊,其他框架可以调用GPU,咋就你TF不行。这段报错出现在tf.test.is_gpu_available()的输出里,可以仔细...
接下来是报错处理,pip install tensorflow tensorflow-gpu的时候有以下3个报错 1. 无法卸载老版本的wrapt ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we call. 解决方案 pip install tensorflow tensorflow-gpu --ignore-installed wrapt 2. twisted安装不上 ERROR: twisted 1...
先说说我失败情况,我一直围绕官网方案解决,结果总是不行。虽然网上说对GPU要安装tensorflow-gpu版,因为从tensorflow v2.12版开始合并了tensorflow和tensorflow-gpu版,使用pip install tensorflow-gpu安装时报错,只能用`pip install tensorflow`安装,但并不能启用GPU支持。
刚开始选择了低一些的版本7.1.4,然后成功给我报错说版本太低,哦吼~ 解压下载的文件,将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹 CUDA拷贝目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 5. 安装tensorflow 我选择的1.10.0,其他的也是可以的, ...
1,因为版本不对,注意细看参考博主给的那些链接“tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系” 我这里不符合,所以才会有报错。我用的是CUDA 9.0与我编译的TF-2.0-gpu-c++不一致! 所以我升级CUDA到11.0,但还是报错。 2,原来是cudnn没有安装,于是我按照刚刚博主的步骤在https://developer.nvidia.com/rdp...
测试用import tensorflow时,报错 UserWarning:h5py is running against HDF5 1.10.5 when it was built against 1.10.4,this may cause problem 这是conda里的h5pf包与安装的tensorflow-gpu 2.1.0不兼容引起的问题。 (好像我被打脸了) 解决办法是:利用pip删除掉现有的h5pf,然后重新安装一个... ...