以为自己的 tensorflow 没有装好,又重新安装了,把 cudatoolkit 和 cudnn 这些 Anaconda 上的依赖也装了,模型训练还是没有使用 GPU。 在网上反复搜索相关信息,发现:在 Windows 平台上从 tensorflow 2.11 版本开始已经不支持 GPU 了。如果想在 Windows 平台上使用 GPU 版本的 tensorflow,只能使用 tensorflow 2.10 或...
此时不要慌,用pip install依次重新安装CUDA和cuDNN,再重装tensorflow即可。 anaconda下安装PyTorch,只需要根据自己的配置,选好conda install的内容即可: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia 但安装后可能报错: PyTorch Error loading "\lib\site-packages\torch\lib\...
在过去的几年里,Tensorflow不断进行更新和优化,逐渐成为深度学习领域的领军者。然而,在Windows系统上停止支持GPU对Tensorflow来说是一个重大的转变。这主要是因为Windows系统在桌面操作系统市场占据着主导地位,而Tensorflow在桌面环境下的应用十分广泛。对于许多开发者来说,能够在Windows系统上轻松地使用Tensorflow进行深度学习...
import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available() 完蛋,应该就是之前修改GPU的工作模式为WDDM导致的(切换到WDDM模式,Tesla M4可以用于本地显示输出了!)。 这下好了,遗留两个问题 ,一是pip安装的下载速度太慢 ,二是要修改GPU的工作模式为TCC,或者说是不修改工作模式为WDDM,我们下次再试一下。 长按二维码 关...
会根据你自己本身的python来安装比较新的tensorflow。 原本装了CPU版的,现在改成GPU的,先卸载原来的tensorflow。 pip uninstall tensorflow 1. 接下来就是重点了!! 1. 确立自己要装的哪个CUDA,GPU兼容问题,支持的windows版本,还有确立支持的VS https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows...
若存在多个Python环境，可通过`ipykernel`和`nb_conda_kernels`在Jupyter notebook中选择特定环境。在某些情况下，即使正确安装了CUDA和cuDNN，以及Tensorflow-gpu版本，重启后依然可能出现找不到GPU的情况。此时，尝试使用`pip install`命令依次重新安装CUDA、cuDNN和Tensorflow，即可解决问题。对于在Anaconda...
在tensorflow 2.10之后,您无法在Windows操作系统上使用tensorflow-gpu,因此您需要在Window 10或Window 11上使用WSL来创建conda环境以使用GPU运行tensorflow。 安装WSL2 wsl --install Ubuntu-20.04 等待安装完毕后,会让输入账号和密码,按提示操作就行 进入wsl系统后, 更新下 ...
运行Windows 10、Python 3.5.2、Anaconda 4.2.0 64 位。使用“pip install tensorflow-gpu”安装了 tensorflow-gpu。 我尝试了https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5949中的修复程序,即运行 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 并确认我在 System32/SysWOW64/my Python 文件夹中有以下 ...
1,划重点:只能用cuda tool kit11.1 在查了官方说明后,在windows10/11上要安装tensorflow-gpu只能用cuda tool kit11.1,更高版本不再支持,如果你一定要装更高版本的只能在wsl2安装。 cuda tool kit11.1下载 下载,解包安装,点击按按默认安装。 下载时需要注册nvidia帐号,注册很麻烦,但安全性很高。