pip install tensorflow-gpu==2.0.0 #安装gpu版本还要必须安装两个软件,一个是cuda,一个cudnn,cuda是显卡开发工具,cudann是加速器。安装时注意版本,如果是tensorflow2,就用最新版的即可。 #cuda 下载地址(无需注册):https://developer.nvidia.com/cuda-zone #cudnn 下载地址(需要注册) :https://developer.nvid...
CUDA Toolkit和cuDNN库是TensorFlow GPU版本运行所必需的。你需要根据你的TensorFlow版本选择相应的CUDA和cuDNN版本。例如,对于TensorFlow 2.6.0,推荐安装CUDA 11.2和cuDNN 8.1。 安装CUDA Toolkit的步骤如下: bash # 使用conda安装CUDA Toolkit conda install cudatoolkit=11.2.0 安装cuDNN库的步骤如下(注意:cuDNN...
1、先去找个人电脑的基础配置,在cmd终端输入“nvidia-smi”查看GPU配置 右上角的“ CUDA Version: 12.3”是电脑能兼容的最高的CUDA版本 2、然后在官网(Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn))查看python-CUDA-Tensorflow的版本对应关系 根据电脑的python版本与CUDA最高兼容版本,来确定一个你能使...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,用于利用GPU进行高性能计算。 TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.x都支持CUDA,但在使用上有一些区别。 TensorFlow 1.x中的CUDA支持是通过CUDA Toolkit来实现的。CUDA Toolkit是NVIDIA提供的一套开发工具,包括CUDA驱动程序、CUDA Runtime API、...
2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cuda的相应版本才能安装(如果你是老式独显或者集显务必注意!),详情参考后面的Tensorlow安装指南中的信息。 3.除必要文件会默认安装在C盘之外,其他文件可自行选择安装位置(也就是说只要是能够选择安装路径的你就可以放到自己想存放的位置) ...
由于tensorflow2官网已经不支持cuda11以上的版本了,配置cuda和tensorflow可以通过以下步骤配置实现。 2 步骤 (1)创建conda环境并安装cuda和cudnn,以及安装tensorflow2.10 condacreate -n tf39 python=3.9.* numpy=1.20condaactivate tf39condainstall -c conda-forge cudatoolkit=11.8.*pipinstall nvidia-cudnn-cu11pip...
cuda版本为11.3,对应的cudnn的版本为8.2.1,对应的tensorflow的版本为2.5.0。 快速配置tensorflow2环境: conda install cudatoolkit=11.3 conda install cudnn=8.2.1 pip install tensorflow-gpu==2.5.0 同样,这里有一个对应关系,可根据自己的cuda版本,安装cudnn,然后再确定python的版本,最后安装tensorflow的版本,如果...
在Ubuntu22中安装CUDA驱动: # 第一步:安装gcc sudo apt install gcc -y # 第二步:下载CUDA wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run # 第三步:安装 sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run ...
## 关于tensorflow2.X下使用CUDA11.X版本,编译时报缺少cusolver64_10.dll文件的解决过程我是在anaconda环境下使用tensorflow,所以cuda,cudnn等工具包也是使用conda安装的。之前用的cuda10,由于中间一顿瞎折腾,给弄出问题了,所以后来重新装,就装的新版本CUDA11.1。在我安装了CUDA11.1版本后,编译时就开始报这样的错误...
③ 将下载的cudnn中的文件拷贝到CUDA1.0安装目录中 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 此时,将上面的bin目录添加到环境变量,然后新建py文件,在其中输入: import tensorflow as tf,如果不报错,那么就安装成功了。 那么,TensorFlow和CUDA的版本如何选择呢,可以看下TensorFlow官网的文档介绍,上面...