PATH配置 查看CUDA环境路径 我的电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量 在系统变量中找到PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit...\CUDA\v10.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU...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....Tensorflow是否安装成功： 步骤： 打开cmd——>ipython——>import tensorflow as t f import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available...() 显示True，说明gpu版本已经安装成功
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gpu...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...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！！！
is_gpu_available import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() //返回false，gpu不成功 安装cuda，cudnn
tensorflow 与cuda对应版本 ubuntu 1604.py3 Dockerfile FROM scratch ADD ubuntu-xenial-c...
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...今天主要分享一下TensorFlow新版gpu版本在win10上安装的问题 版本 Win10+PyCharm Cuda9.2 cuDNN7.1 tensorflow-gpu1.8 点击公众号右下角合作转载...解压cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1.zip，将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹，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...下载地址： https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU/cuda92cudnn71sse2
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...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。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044...K40c, pci bus id: 0000:05:00.0 b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a:.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
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
activate tensorflow 前面就会有出现一个括号（tensorflow）在最前面 这就表明了进入了环境 安装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 list 检查是否安装上 4.在pycharm中配置环境 打开pycharm 选择add 选取Anaconda3...__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 验证是否安装成功...若成功则输出 tf version: 2.0.0 use GPU True （第一次时间程序运行时间可能很长，请耐心等待）
tensorflow | 1.1.0 | conda | linux-ppc64le, linux-64, osx-64, win-64 anaconda/tensorflow-gpu...osx-64 : TensorFlow helps the tensors flow jjhelmus/tensorflow-gpu...marta-sd/tensorflow | 1.2.0 | conda | linux-64 marta-sd/tensorflow-gpu...Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: tensorflow-gpu Summary: TensorFlow is a machine... 5.2 安装 conda install --channel https://conda.anaconda.org/nehaljwani tensorflow-gpu
更新源之后,要进行upgrade] [11.07.2016 更新 可能出现的错误] [10.16.2016 更新] ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu...storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU...Install from sources" below. $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu
Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-GPU1.8 0.导语 这是18年的最后一个工作日，为了这篇文章耗费了半天的时间来琢磨！...1.驱动 1.1 检查 配置深度学习GPU环境之前，首先了解一下自己的GPU是否是CUDA-capable！.../deviceQuery 如果显示GPU相应信息，则成功！...5.Tensorflow-GPU 5.1 版本 版本：tensorflow-gpu-1.8 5.2 安装 直接输入: conda install tensorflow-gpu==....最后发现，直接输入pip就可以了，所以上述换成： pip install tensorflow-gpu==. 两者区别是，cond安装会更新包，pip则不会！
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，...repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda-9-0 不过安装完成之后，发现tensorflow-gpu...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。
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了，但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢？...如果是 tensorflow-gpu 的镜像，正常来说应该是需要 GPU 的，但是有可能用户想要运行在 CPU 上呢？...虽然需求是不太合理的，既然使用了 tensorflow-gpu 就应该运行在 GPU 上，不然跑在 CPU 上干啥呢？...目前的调度逻辑，对于此类任务，会被调度到只有 CPU 的机器上，而这些机器不仅没有安装 CUDA 的库，并且也没有使用 nvidia-docker，那么在 import tensorflow 的时候，这类 GPU...的镜像就必然找不到 CUDA 的库，从而报错了。
tensorflow 容器运行过程中使用到的命令记录： 使用image启动容器命令： docker run --name="YaoXu-Test-tensorflow-gpu" --gpus all -...it -p 8881:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 重新命名容器名称： docker rename YaoXu-Test-tensorflow-gpu...YaoXu-Test-tensorflow-gpu-8881 Docker 参考链接： https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_support ...（docker gpu support） https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags?...ConfigureInstallation TensorFlow 创建自定义 op 教程： https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/tensorflow-op-customize.html GPU
失败后的查错 很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。...tensorflow已经更新到1.13版，官方的linux安装文件采用的是glibc2.23， 而centos只支持到glibc2.17，所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错...准备NCCL nccl是tensorflow gpu版必须的，现在版本2.4.2，下载地址：https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download 下载后应该是...cuda，cudnn， nccl 安装位置以及版本不能有错，在配置的过程中一定要指定正确，尤其是nccl 一定要查看安装位置，不然配置过程会找不到的。 不需要的选项不要选择，配置过程一定要正确。
本文主要是对mnist手写数据集这中的迷糊数字进行识别，在Softmax Regression基础上建立了一个较为简单的机器学习模型。
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.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1326] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task...:0/device:GPU:0 with 4712 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1060 6GB, pci bus
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。...cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 四.安装 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==1.4 安装完成
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 安装TensorFlow-GPU...TensorFlow专用环境 conda create -n tensorflow python=3.6 # 切换到TensorFlow专用环境 conda activate tensorflow # 安装tensorflow-gpu...稳定版 pip install tensorflow-gpu 安装完成后，进入python执行下述代码尝试TensorFlow是否可以正常工作，若正常工作则显示如图： import tensorflow...上面最后一步安装TensorFlow-GPU的时候没有用conda命令安装的原因是之前了解到conda这个东西的资源库有点问题，因此没有选择他安装，直接pip安装了。...+cudnn7.5+tensorflow1.13.1+anaconda3-2018-12版本(python 3.7)安装 Win10 安装Tensorflow-GPU版教程 Visual Studio
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
实时音视频
对象存储
