这里我一开始直接选择安装了最新版的CUDA 12.4,随后发现Tensorflow 目前(2024.3.17) 并不支持 12.4,于是重新安装,选择了CUDA 11.2 直接下载EXE版本安装即可 在安装时,会发现安装报错cuda you already have a newer version of the nvidia frameview sdk installed 这里需要到系统设置里卸载NVIDIA frameview sdk组件,我...
5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3 -c"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 打印出了张量 5.3.2 TensorFlow GPU python3 -c"import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" 可以看到 TensorFlow 也检测到了...
pip3 install tensorflow==2.6.0 # TensorFlow 1需要单独制定gpu的版本, 不过官网显示1.0的版本不兼容python3.8和当前版本的cuda所以我没有做测试 测试GPU的连接 importtensorflowastfprint(tf.test.is_built_with_gpu_support())print(tf.config.list_physical_devices())# terminal outputroot@iMac:~/susur/Python...
5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3-c"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 打印出了张量 5.3.2 TensorFlow GPU python3-c"import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" 可以看到 TensorFlow 也检测到了显卡...
4. 安装CUDA Toolkit 查询你要安装的深度学习框架的cuda版本要求，例如torch:Pytorch 安装文档 可以看到2...
TensorRT是NVIDIA提供的一个高性能的深度学习推理引擎,它可以优化和加速TensorFlow、PyTorch等深度学习框架训练好的模型。 下载与CUDA版本兼容的TensorRT安装包。 在WSL2的Linux环境中,执行TensorRT的安装脚本。 验证TensorRT是否成功安装。你可以通过运行TensorRT提供的示例程序来测试。 六、总结 通过本文的指导,你应该能够在...
WSL2安装torch-gpu或tensorflow 配置GPU驱动 首先查看WSL2的官方文档，其中设置 GPU 加速 (NVIDIA CUDA/...
TensorFlow在2.10版后不再支持windows native的安装,而仅提供Windows下WSL2 版本的支持: Install TensorFlow with pip 另一方面,TF又对cuda / cuDNN 有具体的版本要求:https://www.tensorflow.org/install/source#gpu 目前最新版的tensorflow-2.14.0要求匹配cuda 11.8以及cuDNN 8.7版;如果直接默认安装最新版,就会出现...
既然NV的GPU是通过docker实现GPU支持,那自然所有配置好了CUDA环境的镜像都是可以直接使用的。NV的文档中给出了TensorFlow的官方docker镜像例子,如果需要使用TF可以安装并运行这一镜像: $ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter $ docker run -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:...
user@PCName:/mnt/c$ docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark 图6 。启动N– 车身模拟容器。 运行TensorFlow 容器 在WSL2 的 Docker 中尝试另一个流行的容器: TensorFlow 。 下载TensorFlow Docker 映像。为了避免 Docker 连接问题,命令在 sudo 中运行。