然后可以去NIVIDIA官网查询一下自己电脑显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,建议算力>=3.5安装 2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windows 11 版本中一般是12.0版本,键盘上同时按win +r,输入cmd,打开命令窗口,在命令窗口输入:...
gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",tf.__version__)print("use GPU",gpu_ok) 我的环境以及最终安装完成的版本(rtx2060驱动版本451.67,cuda10.0.130,cudnn7.6.2.24,tensorflow-gpu1.15.4,win10x64) 仅供参考
最终安装内容:windows10 + 3060显卡 + tensorflow-gpu 2.10.0 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2. 官网查看tensorflow-gpu和CUDA的版本对应关系。注意:语言一定要切换成英文,中文的内容不全。 Build from ...
2)、右键显卡→属性→驱动程序,可以查看显卡的驱动程序: 3)、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windows 11 版本中一般是12.0版本,键盘上同时按win +r,输入cmd,打开命令窗口,在命令窗口输入: nvidia-smi 1. (二) 、Anaconda的安装 安装tensorflow提前安装好Anaconda。这里我也不重点介绍了,我之前也重点...
1. cat /usr/local/cuda/version.txt # 方式一 2. nvcc -V # 方式二 在这里插入图片描述 这里...
发现CUDA Version为12.0,只要该值大于11.2即可。根据官网,tensorflow2.6.0安装适配的CUDA版本为11.2,cudnn版本为8.1。 该表可见https://tensorflowcn.cn/install/source#tested_build_configurations 二、建立虚拟环境 建议python版本为3.6~3.9,这里选择3.8。虚拟环境名称可以自己定义,这里命名为tf26: ...
print(tf.version)如果TensorFlow正确安装并工作正常,将输出我们选择的版本号。如果输出的是较旧的版本号或出现错误消息,则可能需要重新安装TensorFlow或检查环境变量设置是否正确。总结起来,解决CUDA 11.6版本对应的TensorFlow-GPU版本问题需要以下几个步骤:检查CUDA和cuDNN的版本、查找与CUDA 11.6兼容的TensorFlow-GPU版本、...
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" 如果输出TensorFlow的版本号,说明安装成功。个人总结在安装TensorFlow GPU版本的过程中,根据个人经验,有以下几点需要注意: 显卡驱动更新:确保显卡驱动最新,以便支持TensorFlow的正常运行。否则可能导致GPU无法正常工作,或者出现性能问题。 配置环境变量:正确...
# 参照官方文档:https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native# Software requirements# Python 3.7–3.10# pip version 19.0 or higher for Linux (requires manylinux2010 support) and Windows. pip version 20.3 or higher for macOS.# Windows Native Requires Microsoft Visual C++ Redistributable for...
cuda10.0官网的地址是:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal cudnn官网的地址是:(需要注册登录 ):https://developer.nvidia.com/cudnn 嫌麻烦的可以直接网盘下载: ...