方法二: 卸载cpu版本的tensorflow,重新安装gpu版本的 好不容易装上的,如果可以用其他的方法,那么我还是想试一下的。
需要环境 Anaconda CUDA cuDNN 注:tensorflow1.4用的是cuda8,cudnn6;tensorflow用的是cuda9,cudnn7,选择版本时要注意 CUDA安装 首先确认你的...我用的是tensorflow1.4,因此cuda需要安装8.0版本的,安装9.0版本会报错,提示dll文件找不到下载地址 注:安装前需要先安装显卡驱动,可以去英伟达官网,下载GeForce Experience...,自动检测驱动并下载,驱动装好后,再安装CUDA cuDNN安装 下载地址,选择对应CUDA8.0的版本下载 ?...将解压后的文件复制到CUDA的安装目录下 ?...安装tensorflow-gpu 使用命令pip install tensorflow-gpu 测试代码 运行代码可以看到,使用的是gpu而不是cpu了!!!
否则会安装失败(相同的话,就不用去取勾了) 接下来需要几分钟的时间安装,这是NVIDIA程序已完成的界面 打开此路径,查看nvcc.exe 有这个nvcc.exe就说明CUDA安装已成功 打开此文件夹,...查看有没有cuti64_100.dll 有这个cuti64_100.dll就说明CUPT1已成功 b. cuDNN 安装 CDNN官网链接: https://developer.nvidia.com/rdp...) **测试CUDA:** cmd nvcc -V 下面的显示说明我们CUDA的版本是10.0 TensorFlow 2.0 安装与测试 a....确认显卡 安装前要确认显卡是不是NVDIA的 命令行 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 b....() 显示True,说明gpu版本已经安装成功
is_gpu_available import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() //返回false,gpu不成功 安装cuda,cudnn...developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive tensorflow各版本对应的cuda查看链接:https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 我安装的...tensorflow2.4,cuda 11,cudnn 8安装完成后,提示 Could not load dynamic library ‘cusolver64_10.dll’ 解决办法:cusolver64
TensorFlow-Gpu 1.8安装 0.说在前面 1.Cuda与cuDNN 2.配置及测试 3.tensorflow-gpu 1.8 4.问题 5.作者的话 0.说在前面 终于又到周末了,大家周末快乐...1.Cuda与cuDNN 关于Cuda 9.2与cuDNN 7.1的安装,下载后直接安装即可! 下面是官网链接!...【Cuda 9.2配置】 一路安装成功后,dos输入nvcc -V,显示如下信息表示安装成功 默认情况 安装好后,默认情况下,系统变量会多出CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_2两个环境变量...,CUDA默认安装目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 3.tensorflow-gpu 1.8 【安装】 注:目前tensorflow...还不能支持cuda9.2,所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装。
安装到Anaconda: 安装:pip install tensorflow-gpu==1.2.1 pip uninstall tensorflow-gpu==1.2.1 安装与卸载keras同样: 安装
文章目录 一、基本步骤 1.安装Anaconda 2.在Anaconda中创建环境 3.安装tensorflow 4.在pycharm中配置环境 二、开始安装 1.安装Anaconda 2.在Anaconda...中创建环境 安装tensorflow 4.在pycharm中配置环境 一、基本步骤 1.安装Anaconda 2.在Anaconda中创建环境 3.安装tensorflow 4.在pycharm中配置环境...二、开始安装 1.安装Anaconda 1.可以去https://www.anaconda.com/distribution/(Anaconda官网)下载对应的Anaconda 2.在安装完之后添加...tensorflow 接着在新建好的环境里面输入 pip install tensorflow-gpu 或 conda install tensorflow-gpu=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装...python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.3.0 在安装完之后输入 pip
一、环境配置版本信息: 安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,...环境: (1)基于python3.6创建一个名为py36的环境 conda create -n py36 python=3.6.12 (2)激活环境: conda activate py36 3、安装tensorflow-gpu...2.2.0: pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、安装CUDA 10.1:...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中,由于需更新Python的版本,会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false: (1)首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,如果不适配,则卸载不适配的版本并重装
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练,发现需要安装cuda 9.0版本才可以,因为tensorflow默认的就是cuda 9.0,为了减少对tensorflow源码进行重构的时间,...将之前的cuda8.0版本进行了卸载,然后再安装cuda 9.0 安装过程如下: # instructions from https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...,发现tensorflow-gpu还是不管用!...才发现安装后目录到了/usr/lib/x86_64-linux-gnu这个路径下。...这个问题在官网上看到的是tensorflow-gpu 1.8.0的问题,于是升级到1.9.0,再次实验,果然顺利成功。如上图。
自己觉得好就行~ 问题二:pip install tensorflow-gpu 下载慢怎么办? 用国内的镜像,不要就得访问外国网站。...用法:pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==1.14.0 -i 后面跟着是镜像的网址...你从网上下载的代码和学习使用的代码,可能都需要进行修改,无疑增加了学习的难度,建议最高用 1.14.0或者更低的版本 问题三:不同的 Tensorflow-gpu 该安装何种 CUDA 和 cuDNN...最后找到一篇在ubuntu上遇到这个问题的文章,说是显卡驱动问题,然后我从官网重新下载了 windows 的驱动,安装后正常了。 ...lang=cn 问题五:如何验证是否安装成功了(仅限 TF 1.x) cmd -> python 进入 python 命令行之后,使用下面的代码进行验证 > import tensorflow
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了tensorflow-gpu在Ubuntu下的安装步骤。...关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。...为了确保驱动能够正常安装,我们需要暂时关闭x-window服务(图形环境),在文本模式下输入命令进行关闭: sudo service lightdm stop 安装驱动 首先通过以下命令来查看 NVIDIA...如图所示显卡驱动已经正确安装,显卡的型号是 GTX 980 Ti。...tensorflow-gpu 直接安装 pip install tensorflow-gpu 指定版本安装: 例如,要安装 tensorflow-gpu 1.4 pip install tensorflow-gpu
于是分享一下安装步骤. 二、具体 因为版本之间有严格的对应关系,所以本文就将自己使用的版本对应分享如下,亲测可以成功!!首先查看下自己的显卡是否支持GPU,以下连接可以查看是否支持。...https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 1、安装Anaconda 3.5版本,并配置好环境变量。...2、安装tensorflow gpu版本 首先需要卸载CPU版本 注意!!!不然后面会有问题!! pip uninstall tensorflow 然后安装GPU版本,这里指定GPU 1.3版本。...4、cuDnn库安装 去官网下载对应CUDnn的版本,地址如下: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 推荐对应版本如下: ?...将这里面文件复制到CUDA安装对应目录里面: CUDA目录如下: ?
、CUDNN安装麻烦的问题,下面呢,我介绍一种可以不用安装CUDA、CUDNN的方法(ps:这些安装自动在conda install tensorflow-gpu==2.0.0安装哦)!...然后安装miniconda,安装命令: bash Miniconda3-py37_4.8.2-Linux-x86_64.sh ? 安装完成后,将miniconda安装目录,加入环境变量。...3、安装tensorflow-gpu 首先利用conda激活一个新的虚拟镜像: conda create -n tf2.0 python=3.6 ?...,然后进入这个环境: conda activate tf2.0 然后开始安装tensorflow 2.0的GPU版本,安装命令如下: conda install tensorflow-gpu==2.0.0...最后就是conda list 或者pip list 看一下 相关的包是否安装完成 没安装完成的 可以 pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本,甚至CUDNN版本都有着对应关系,导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑,最后还是通过看错误信息,才顺利安装上的,因此分享这篇文章,避免小伙伴们入坑...三、安装tensorflow-gpu Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下 C:\User\***>conda creat –n tensorflow-gpu python=3.6...(这样在anaconda建议一个名字叫tensorflow-gpu的环境) C:\User\***>activate tensorflow-gpu (激活tensorflow-gpu...环境) C:\User\***>pip install tensorflow-gpu==1.7.0 (安装tensorflow-gpu 1.7.0版) 待tensorflow-gpu...至此整套在Window10下安装Anaconda3和tensorflow-gpu流程结束。
anaconda/ 下载完成后安装,一步步点击ok就好啦,这里忘截图了,所以就不放图了,我将anaconda安装在D:\software\anaconda 下。...注意将安装路径添加到系统环境变量中,右键我的电脑--属性--高级系统设置-环境变量,在系统变量path中加入anaconda的安装路径即可,如下图所示: 添加环境变量 此时在命令行下查看Python的版本...3、安装tensorflow-gpu版本 anaconda中已经内置了pip,所以选择直接用pip进行安装: pip install --upgrade https://storage.googleapis.com...出现这个错误的原因是目前tensorflow-gpu版本只支持python3.5.2,所以我们使用如下命令建立一个tensorflow的计算环境: conda create -n tensorflow...4、安装cuda和cudnn 只安装了tensorflow是不够的,想要配置gpu的开发环境,还需要安装cuda和cudnn: cuda下载地址:https://developer.nvidia.com
Windows10下安装Anaconda、Pycharm、Tensorflow-gpu,并在Pycharm中配置Tensorflow PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,其提供了一个带编码补全...唯一要注意的是安装过程中,勾选下图中的选项,添加环境变量 二、安装tensorflow-gpu 创建虚拟环境 这里需要注意一下,tensorflow在anconda中也是以包的形式安装,可以像其它包安装方式一样...,直接在cmd窗口pip install tensorflow-gpu也可以,但是这里还是比较建议新创建一个虚拟环境,免得安装好的 tensorflow-gpu 跟原环境中的某些包冲突。...,python=3.6.1为创建的python环境 2.启动虚拟环境 activate tensorflow-gpu 3.安装 安装有两种方法,一种是在线安装,一种是下载安装文件whl,然后离线安装,这里比较建议离线安装的方式...(1)在线安装 pip install --upgrade tensorflow-gpu(不指定默认安装最新版本,也可以指定安装版本) (2)离线安装 进入清华镜像下载页面,下载对应版本(tensorflow2
目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu...第二步:安装TensorFlow-GPU 打开tensorflow官网:https://www.tensorflow.org/install/install_windows#installing_with_anaconda...3.安装tensorflow-gpu 安装GPU版本的tensorflow需要输入以下命令: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu...程序报错,这是由于我们虽然安装好了tensorflow-gpu,但是还需要安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。...显卡驱动(很显然,大部分人都安装了),再安装CUDA Toolkit时,会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用,这也就是很多人安装失败的原因。
有些机子的adb里,可能只有一些基本的命令,而少了一些常用的命令,如grep, 要想使用这些命令,可以安装bosybox (注意,机子要有root权限) step1.adb push c:/busybox
安装anaconda,然后用python的pip可以安装特定版本的tensorflow,如: pip install tensorflow-gpu==1.4.0 卸载特定版本的tensorflow,如:...pip uninstall tensorflow-gpu==1.4.0 升级到最新: GPU版本: pip install --upgrade tensorflow-gpu CPU版本: pip install...--upgrade tensorflow 如何查看当前tensorflow版本: python import tensorflow as tf tf....__version__ 如何查看当前tensorflow的安装路径: tf.
本身是按CPU跑的,要用GPU跑,得安装tensorflow-gpu。...以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作,成功安装了tensorflow-gpu版本的。...记录以下安装过程。 重点: CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应,否则会出错。 注意点: 安装好tensorflow-gpu后,安装对应版本的keras版本。...安装tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu==1.15.0 选择你可用的tensorflow-gpu版本,不要超过对应的cuda版本 我是要用keras...框架,安装keras 安装好tensorflow-gpu后,安装对应版本的keras版本。