将上一步cuda文件夹下的bin目录、lib目录、include目录下的文件对应的复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 目录下对应的文件夹中即可完成cudnn的导入。(我这里安装的cuda是10.1,所以是v10.1,具体看你自己安装的cuda版本) 三、测试是否安装成功 importtensorflowastfprint('GPU:', tf....
tensorflow-gpu在gpu上运行,所有首先要有nvidia显卡,比如我的机器安装了nvidia geforce gtx 1060显卡。 在桌面空白处点右键,打开nvidia控制面板,查看CUDA支持情况。 三、确定各依赖组件的版本 这步非常重要,要确定安装哪个tensorflow版本,对应的CUDA、cuDNN和python版本各是什么,不能追求最高版本,要选合适的版本。具体方...
进一步验证安装是否成功,输入 Python,在 Python 命令行中输入:importtensorflow as tf。若没有任何提示,则表明 TensorFlow 安装成功,如下图所示: 图片中 ‘cudart64_101.dll not found’错误不用理会,因为我们安装的是CPU版本,这是GPU版本CUDA的问题 1.3 安装 Keras 同样,打开 Anaconda Prompt,进入 tensorflow 虚拟...
操作系统:win10 GPU:GTX1050+CUDA9.0+cuDNN IDE:Pycharm 框架:tensorflow-gpu 解释器:Python3.6(强烈建议anaconda3,又方便又强大,下载太慢可以找镜像) 二、安装顺序 1、首先安装CUDA9.0。下载地址。 选择9.0版本是因为网上说,tensorflow的windows-gpu还不支持CUDA的新版本。再加上同学安装的也是9.0,用的没有问题,...
1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没非常明确的教程,所以今天想分享一下配置tensorflowGPU版本的经验,希望能让各位朋友少走些弯路。(PS:一切的前提,你需要有一...
激活新创建的环境,输入以下命令:activate tensorflow-gpu 在新环境中安装tensorflow-gpu,输入以下命令:conda install tensorflow-gpu 验证安装是否成功,在命令行中输入:pythonimport tensorflow as tfprint(tf.version)以上步骤完成后,你应该已经成功地在Win 10上使用conda安装了tensorflow GPU版本。如果你遇到任何问题或错误...
在Win10上安装GPU版本的TensorFlow可能会遇到一些问题,下面是一些常见的解决方案: 确认GPU驱动程序已正确安装:首先,您需要确保您的计算机上安装了兼容的GPU驱动程序。您可以从GPU制造商的官方网站下载并安装最新的驱动程序。 确认CUDA和cuDNN已正确安装:TensorFlow依赖于CUDA和cuDNN来进行GPU加速。您需要安装与您的GPU兼容...
1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第三步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第四步:测试 前言 很久以前就在自己的电脑上把CPU版本的tensorflow配置好了,最近搞了一个笔记本,上面配置着GTX1650显卡,正好要使用tens...
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 1. 注意:务必注意一点,在安装完tensroflow后,由于我们是新创建的conda环境,该环境中基本上是空的,有很多包和IDE并没有安装进来,例如“Ipython”,“spyder”此时如果我们在该环境下打开spyder/Ipyton/jupyter notebook等,会发现其实IDE使用的kernel并不是新...