二、安装TensorFlow-gpu 首先我的Python版本是Python 3.7的,TensorFlow是可以支持的。 安装TensorFlow-gpu命令 pip install tensorflow-gpu -i 加速源 三、安装CUDA和CUDDN TensorFlow和cuda以及cuDDN也有版本对应关系的,所以在安装的时候先查看自己的TensorFlow的版本。 在命令行中输入:pip list 可以看到我的TensorFlow版...
要查看已安装的tensorflow-gpu版本,您可以按照以下步骤操作。不过,需要注意的是,随着TensorFlow的发展,tensorflow-gpu这个包名已经不再使用,从TensorFlow 2.x开始,通常只需安装tensorflow包,并根据您的CUDA和cuDNN环境,TensorFlow会自动选择是否使用GPU。但如果您确实需要查看名为tensorflow-gpu的包(可能是旧版本的TensorFlow...
网址:http://developer.nvidia.com/cuda-gpus 1.2、查看系统信息 1.3、查看显卡信息 由上图知,本电脑的显卡为GeForce GTX 1050,支持CUDA软件,如下图所示: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute 二、安装CUDA 2.1、确定 Tensorflow-GPU CUDA CUDNN的版本 确定要下载的Tensorflow-GPU的版本并查看对应的CU...
查看Tensorflow 是GPU还是CPU版本 在Python环境中输入: 代码语言:javascript 复制 importos from tensorflow.python.clientimportdevice_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="99"if__name__=="__main__":print(device_lib.list_local_devices()) 代码语言:javascript 复制 [name:"/device:CPU:0"device_...
1、tensorflow 1.1 2.x版本 输入以下即可知,如果返回[],则是没有。 import tensorflow as tf gpu_out=tf.config.list_physical_devices('GPU') print(gpu_out) 结果: 1.2 1.x版本 import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name() 如果有gpu,效果如下: 2.pytorch import torch torch.cuda.is_availabl...
【摘要】 查看使用的tensorflow是CPU还是GPU版本 有两种方法: (1)使用pip list查看 这种方法仅适用于你的机器只安装了CPU版或只安装了GPU版的情况,如果pip list的输出结果中只看到tensorflow-gpu,说明安装的是GPU版本,如果只看到tensorflow,说明安装的是CPU版本。
这是在tensorflow1.4.0中的build_info.py文件,可以看出其对应的CUDA为8.0,cudnn为6.0。 tensorflow1.4以上的版本都可以通过这种方法查看对应的CUDA和cudnn版本。 在tensorflow1.3版本中这种方法不适用,因为没有build_info.py这个文件(亲测) 在目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA下可以看到安装的...
要检查TensorFlow和PyTorch是否为GPU版本以及检查GPU是否可用，请遵循以下步骤：对于TensorFlow 1.1 和 2.x 版本，输入代码如下：结果：如果返回空列表 `[]`，则表示没有检测到GPU。对于TensorFlow 1.2 和 1.x 版本，执行类似的代码，同样会返回空列表 `[]` 如果没有检测到GPU。在有GPU的情况下，...
通过直接使用session.run运行简单的加法运算a+b，可以查看TensorFlow使用的设备类型，即是GPU版本还是CPU版本。在运行此操作时，系统将显示出设备初始化的提示信息。具体输出内容会包含设备信息，指示TensorFlow是在GPU或CPU上运行。通过观察提示中的设备描述，即可明确判断当前使用的硬件环境。若输出包含诸如“...
NVIDIA驱动程序版本419.72 目录 如何基于Anaconda安装tensorflow-gpu报告 实验环境: 一、 为什么要使用tensorflow 二、 安装流程 1. 安装前的明确 2. 详细步骤 1)CUDA安装配置 2)CuDNN安装配置 3)Tensorflow安装 Tensorflow环境测试 三、安装过程中出现的问题及解决方法 ...