检查电脑中是否安装显卡驱动 打开控制台输入nvidia-smi,并查看可用的CUDA最高版本。 检查自己适合安装的版本 查看可用的cudatoolkit 打开cmd输入以下代码 conda search cudatoolkit 1. 选择一个合适版本,例如11.3.1 查看可用的cudnn 在cmd中输入以下代码 conda search cudnn 1. 选择cuda对应的版本,例如刚选择的cuda是...
解压后需将文件夹拷贝的路劲如下: 最后测试是否安装成功: 出现上图中控制台里的结果表示成功了~ 注意:如果你打印出来的是0,就说明没有在GPU中跑,你可以先试试把英伟达更新一下,在试试程序。
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存;如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决: 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...,机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“,不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第...
2.测试tensorflow gpu性能: 2.1 import tensorflow as tf import timeit # 使用cpu运算 def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal([100000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 1000]) c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b) return c # 使用gpu运算 def gpu_run()...
5. 测试代码 最后对GPU进行一下测试,使用如下代码: #导入相关的库importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosimporttimefromtensorflow.contrib.tensorboard.pluginsimportprojectorimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#这里用slim这个API来进行卷积网络构建slim = tf.contrib.slim...
6、Tensorflow-GPU测试是否可用 查看显卡GPU支持的CUDA版本,和对应版本tensorflow 1.打开NVIDIA控制面板 不过我看NVIDIA官网上CUDA10.1tensorflow gpu 查看的版本没有对应的cuDNN7.4版本tensorflow gpu 查看,应该是高于cuDNN7.4? 记得安装MSVC编译器tensorflow gpu 查看!
测试Tensorflow-GPU的例子 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 import tensorflow as tf # import os # os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) add = tf.add(a, b)...
测试环境 创建虚拟环境 安装CUDA(9.0)、cuDNN(v7.1) 安装tensorflow-gpu及配套模块 CPU与GPU实测比较(矩阵运算、cifar-10的CNN) 常见问题 (不想看废话的,直接拖到最后看结果 ) 更新于5月24日0:35,增加了当时cifar10的代码和数据,见文末链接. 引言 ...
测试安装的GPU驱动是否成功tensorflow判断gpu,或者深度学习框架是否可用。 tensorflow/keras pytorch paddlepaddle 查看显卡GPU支持的CUDA版本,和对应版本tensorflow 1.打开NVIDIA控制面板 不过我看NVIDIA官网上CUDA10.1的版本没有对应的cuDNN7.4版本,应该是高于cuDNN7.4?
1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 至关重要的一步:卸载显卡驱动 安装 配置环境变量 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没非常明确的教程,所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验,希望能...