例如,如果你的 CUDA Toolkit 安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2,那么: 将bin目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin。 将include目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include。 将lib\x6...
# 引用自:https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native# 5. GPU setup# You can skip this section if you only run TensorFlow on CPU.# First install NVIDIA GPU driver if you have not.# Then install the CUDA, cuDNN with conda.conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.2cudnn=8.1...
1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.6,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。 操作:单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机选择下载的版本...
Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1。 我的显卡支持的CUDA版本比11.2高,满足tensorflow-gpu 2.10.0的要求,所以直接安装这个版本。 假如你的显卡只支持CUDA11.0,按照上图显示,最高就只能安装2.4.0版本的tensorflow-gpu。
pip install tensorflow[and-cuda] 记得要有and-cuda,会自动将cuda等依赖安装上 5. 虽然依赖装上了,但是仍然不能使用GPU,需要将所有的lib加入LD_LIBRARY_PATH 进入nvidia目录,如果你的miniconda安装目录和环境和我的不同,请自行查找目录 cd ~/miniconda3/envs/tf/lib/python3.10/site-packages/nvidia 6. 找到所...
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一、cuda与cudnn安装配置 1.1cuda安装 首先找到tensorflow的版本和python版本的对应关系,参考:从源代码构建 | TensorFlow 我选择安装的版本是2.2.0,因此需要安装cudnn7.6+cuda10.1 检查本机显卡显卡所支持的最高的CUDA版本:NVDIA控制面板->系统信息->组件
步骤一:下载CUDA 11.6前往NVIDIA官网,下载与您的GPU兼容的CUDA版本。请确保选择与您计算机系统匹配的版本(32位或64位)。下载完成后,双击安装程序开始安装。步骤二:安装CUDA 11.6 打开安装程序,点击“下一步”。 同意CUDA的许可协议,并继续点击“下一步”。 选择“自定义”安装,并确保只勾选了您需要的组件。如果...
NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。 四、检验tensorflow-gpu安装成功 ...
Nvidia出品,用于做并行计算的平台CUDA,版本为9.0,前提是电脑拥有Nvidia独立显卡。 在做深度学习实验时,建议最低配置也需要Nvidia GTX1060的6GB显存版本。 本文作者使用的是CUDA9.0,查看自己的电脑是否能够使用CUDA9.0,请查看本文作者的另外一篇文章《Windows系统查看CUDA版本号》,链接:https://cloud.tencent.com/develope...