在整个验证过程中,您可以将操作步骤用甘特图表示,如下图所示: 2023-09-012023-09-012023-09-012023-09-012023-09-022023-09-022023-09-022023-09-022023-09-03安装Python依赖导入TensorFlow检查GPU设备输出结果安装TensorFlow验证GPU可用性TensorFlow GPU验证流程 结论 验证TensorFlow是否能够使用GPU是确保您的深度学习软件...
TensorFlow安装的包比较多,速度比较慢,建议提前将pip.ini、pycharm的更新仓库都改为国内镜像:(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)。 六、TensorFlow及GPU验证 在项目中创建一个测试文件test.py,以下几行代码即可。 import tensorflow as tf if tf.test.gpu_device_name(): print('Default GPU Device:...
验证环境变量是否配置成功:使用Win+R进入cmd界面,分别拖入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\demo_suite文件夹(根据自己安装路径调整)下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe。显示如下界面两个PASS表示安装和配置成功。 图12 2.3 安装Anaconda并配置Tensorflow-gpu 参考我之前写的文章http...
pip install tensorflow 最后一步是验证安装是否成功以及 TensorFlow 是否针对 GPU 运行。 TensorFlow 安装验证 要验证 GPU 上 TensorFlow 的安装,请通过在终端中键入以下内容来打开交互式 Python 控制台: python 在Python shell 中运行以下命令以导入 TensorFlow 并检查它是否是针对 CUDA 构建的: import tensorflow as ...
验证是否成功: 打开pycharm,在里面输入如下测试代码:(前提是已经安装了相应版本tensorflow_gpu,这里给出1.4.0安装方法:在cmd中输入pip install -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletensorflow-gpu==1.4.0) importctypesimportimpimportsysdefmain():try:importtensorflowastfprint("TensorFlow successfully instal...
验证方法的话,进入tensorflow环境,python下运行下面这些代码 fromtensorflow.python.clientimportdevice_libprint(device_lib.list_local_devices()) 看看输出(图片来自于https://blog.csdn.net/qq_37902216/article/details/89556068) 这种的话是CPU版本 如果是GPU版本的话,应该会有这样的一段 ...
4 配置结果验证 至此,已经完成了GPU运算所需要的全部配置步骤。如果大家是在一个新的虚拟环境中配置的上述内容,就可以按照文章Anaconda虚拟环境安装Python库与Spyder提到的方法,安装一个Spyder软件,方便后续代码的撰写。 随后,在编辑器中输入如下的代码。
在Windows上安装TensorFlow GPU版本需要遵循一系列步骤,包括确认系统和硬件兼容性、安装CUDA Toolkit和cuDNN库、创建Python虚拟环境、在虚拟环境中安装TensorFlow GPU版本,并验证安装是否成功。以下是详细的步骤: 1. 确认Windows系统版本和硬件兼容性 确保你的Windows系统版本支持CUDA Toolkit和TensorFlow GPU版本。 确认你的...
4.验证CUDA安装成功:4.1. 打开命令行，也就是cmd然后输入“nvcc -V”，如果安装正确的话你应该看到这样的输出：输出中显示了CUDA的版本是release 8.0。4.2. 使用VS和CUDA编译测试文件 进入“C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0”文件夹，双击打开 “Samples vs2015”这个文件。选择编译生成1...