问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。...BUG1 Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问 看指向的路径，感觉是在安装路径的site-packages...原来是CUDA装了10.1版本的，目前基本没有看到支持CUDA10.1版本的。 因此，首先卸载了CUDA10.1，在程序卸载界面删除了带版本号的以及Nsight关键字的。...然后删除了C:/ProgramFiles/NVIDIA GPU Computing Toolkit 在此之前只安装了VS2013，因此也重新安装了VS2017 重新安装CUDA10.0，检查环境变量有没有修改成功...在这里查看nvcc -V时，无法调用命令，重启计算机即可解决 总的来说，配置下来是 CUDA10.0+cuDNN7.5+VS2017+python3.7+tensorflow1.13 成功从tensorflow
such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.1/lib64 2019-11-11 23:37:00.154058: I tensorflow...: /usr/local/cuda-10.1/lib64 2019-11-11 23:37:00.154507: I tensorflow/stream_executor/platform/default...file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.1/lib64 2019-11-11 23:37:00.162995: I tensorflow...我用的是实验室的服务器，服务器安装了cuda10.1，而根据报错，程序在寻找cuda10.0的库。...解决方法是可以用anaconda安装cuda10.0: conda install cudatoolkit=10.0
win10+GTX1050Ti+anaconda3+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.6.1.34（带GPU使用检测） 一、安装前的准备 （1）查看自己N卡支持的CUDA...否则会安装失败(相同的话，也不用去勾选) 只选CUDA不然会失败 CUDA的安装位置可以自定义，系统默认是在系统盘C盘，为了方便日后管理，可以安装到非系统盘的其他盘 这几个文件夹，...因为当前显卡驱动是支持CUDA10.1的，那我试下当前 显卡驱动是否支持CUDA10.0，然后CUDNN也是下载CUDA10.0所对应的版本 现在系统中是有两个版本的CUDA和两个版本的CUDNN...，同时配置好CUDA10.0和对应CUDNN的相关环境变量，用相同的方法测试 测试成功，说明gpu版本已经安装成功 （3）tensorflow-gpu ImportError: DLL load failed...：找不到指定的模块 错误原因：CUDA版本与Tensorflow版本冲突 解决方案：卸载CUDA10.1，重新装CUDA10.0，同时添加对应的CUDNN，具体操作方法如上 （4）ImportError
引言 最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了，发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了，于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x...首先看一下软件版本信息： CUDA10.1 cuDNN7.6.5 tensorflow2.2.0 pytorch1.7 python3.6.5 VS2017 安装CUDA10.1+cuDNN与配置 在安装之前请先确认一下...首先是下载CUDA10.1与cuDNN7.6.5，这个需要到官方网站上下载相关的版本软件，下载到之后，首先安装CUDA10.1，安装好之后，解压缩cuDNN7.6.5,然后把解压缩好的cuDNN7.6.5...中的lib/x64目录与bin目录下的全部文件copy到安装好的CUDA10.1对应的目录中去，分别如下： ## lib copy to cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32...上图说明tensorflow+pytorch+cuda+win10终于可以愉快的在一起了。
二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示（图片有点旧了，python版本是2.7和3.3-3.8）： 对于版本号大于...1.13的tensorflow-gpu的1.x版本，如1.14、1.15，建议安装CUDA10.0，不要安装CUDA10.1，安装后会提示缺少很多库文件，而导致GPU版本的tensorflow无法使用，...如下图所示： 如果是2.0以上的tensorflow，按下面列表安装（2021年3月更新）: TF CUDA cudnn 2.0 10.0 7.6 2.1 10.1 7.6 2.2 10.1...的cuDNN都支持CUDA10.1，7.4只能支持到CUDA10.0，一般如果安装的CUDA10.0的话，cuDNN7.4是可以的。...那么在终端输入以下命令： sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64 一般就能解决问题！
修正：Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0，cudnn7.5.1，pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100，tensorflow-gpu1.14.0...3、 检查是否安装了kernel header和 package development 在终端中输入: uname -r 可以查看自己的kernel版本信息 在终端中输入: sudo apt-get...此外，如果需要安装pytorch或者tensorflow，可登陆pytorch官网进行查看当前pytorch支持的cuda的版本，根据对应的版本下载pytorch。...因为我早就安装了NVIDIA的显卡驱动，禁用了nouveau，所以没有输出。 ?...---- 1）在终端输入sudo gedit ~/.bashrc 2）在文本的最后输入 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available...怀疑是cuda有问题，服务器本身是装的cuda10.1，跟tensorflow2.2应该是吻合的，但是一直无法调用，所以一开始我想重新安装cuda，覆盖掉服务器本来的cuda，下好安装包之后，因为我不是管理员.../lib64下面，之前在我的windows本地机器安装cuda时还要下载cudnn7.x，然后把文件拷贝到cuda对应的目录下面，我怀疑lib64目录下面的这个libcudnn.so.7文件有问题，因为在...在tensorflow2.1上，也同样出现gpu无法调用的问题，但打印的错误信息不仅有libcudnn.so.7文件无法打开，还有其他几个文件也打不开，这些文件基本都是lib开头的，可以查看这些文件是否在...当然，这只是我一种猜测，tensorflow2.1和2.2用的应该都是cuda10.1，但是我不清楚为什么2.2只有一个文件无法打开，而2.1就有好几个文件打不开，而在1.9版本上，由于1.9似乎用的不是
该指引只测试过安装cuda10.1，其他版本没测试过。但TI-ONE不支持安装Nvidia 驱动，因此大家需要根据现有驱动版本 来看具体可以安装哪些cuda版本。 cudnn环境怎么安装？...平台提供的Cuda 10.1为什么tf2.1 2.2 2.3无法使用gpu， 只有tf2.0可以？...系统默认cuda 10.1版本对应的tf版本有2.1（python版本2.7，3.5～3.7），2.2（python版本3.5～3.8），2.3（python版本3.5～3.8），默认tf虚拟环境安装了...cuda 10.0 cudnn7.6 tf2.0，所以只有2.0能用gpu，自定义虚拟环境时需要在conda环境下重新安装对应的cuda cudnn tf版本 具体版本关系可查看tf官网https...不支持 在notebook上有什么debug代码的方法吗？ 不支持debug tensorflow GPU版本 比 CPU 运行时间还长，用64核CPU，训练时看top，只使用了14个核？
Tensorflow等都不支持的。...（2）速度： PyTorch 的灵活性不以牺牲速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。...cuda选择可以看到官方推荐当前与Pytorch1.4适配的版本是cuda9.2和cuda10.1,因此我们可以选择cuda10.1来进行安装。 首先我们要确定本机是否有独立显卡。...为什么装了cuda了还要再装cudnn？ 为了解释上述两个问题，我们需要重新梳理一下我们使用Pytorch的最终目标是什么？...cudnn简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
注意：安装CUDA Toolkit v10.0之前，请务必安装好VS 2017，否则会出现TensorFlow使用时报缺少DLL的错误。...他的博客也分析了可能出现的问题是Anaconda3的包没有进行更新，所以，如果单纯直接从官方下载Python安装相应的包，再打基础扩展包可能不会出现问题，也可能是CUDA10.1所需的依赖并没有更新导致的...同时一定要记得安装路径不要出现中文。 安装Visual Studio 2017 现在的VS都开整在线安装了啊……反正我也懒得搜别的离线安装包了，毕竟200+100M双线，网速快不怕在线安装吼吼吼。...如果CUDA安装没有出错，在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0或者自选路径下应该会有示例程序的。如图。 ?...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。
看了那么多Tensorflow（GPU）安装教程，一个字，迷糊！ 来一期简版教学吧： 1、想用GPU，就得确定你的电脑支不支持CUDA： 这里各位可以直接百度你GPU的型号，不展开了。...2.1 看好版本后，就照着下就完了~ Python（3.7）我使用Anaconda，具体参照以下： python都拿你没办法，历史版本Anaconda下载 注：为什么选择3.7? 你敢信？...（实际上cuDNN中7.4没有对应的CUDA10.1，所以我们选择了7.5）。...2.4 CUDA CUDA-下载CUDA10.1，如果你电脑CUDA版本不匹配，可以先卸载CUDA或者英伟达软件，继而安装需要的版本。...5、最后pip 给小白提个醒，下载好的whl文件安置在D盘根目录下，然后写入 pip install tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ?
建议 3.7) cuda: cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn: cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 tensorflow-gpu...默认自动安装的路径如下： （如果你选的自定义安装，你要记住你的路径） C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin 2...Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 安装Tensorflow 每个人有每个人的习惯，建议用用虚拟环境安装东西。...cuda安不上，因为缺少 vs201+, （我上面说过了，安装我分享的那4个vc_redist小文件可代替安装 vs） 如果在安装tensorflow时，提示你，没有找到相关模块： 3.1 可能是你的...并不能满足你的 机器，显型。 这时候你就得自己去找对应版本了 4.2 我之前弄的时候，我记得好像有 Nvidia显卡 & cuda & cudnn 的对照表。忘记录了。可自行寻找。
验证系统是否安装了gcc 在终端中输入： $ gcc –v 4....官网下载页面上是最新的10.1版本，在后面的过程中才发现TensorFlow可能还不支持，所以想下载低版本的cuda 下载旧版本的cuda地址，本来想选择cuda 9.* ，但里面Ubuntu最高只支持...版本了 3）设置环境变量 在主目录下的~/.bashrc文件添加如下路径 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64...export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0 用su直接切换到...（安装的时候选了安，不知为何又bug了） 参照网上的安装步骤 (1)方式1 ubuntu-drivers devices sudo ubuntu-drivers autoinstall #自动安装 报错
因为清华源中没有Pytorch1.1的安装包目标，所以需要下载好pytorch1.1的whl文件，可以去官网下载，或者从这里下载cuda10.0，Python3.6的安装包，提取码nb2k。...为什么配置了速度还慢，当然是源里面没有对应你需要版本的cudatoolkit和pytorch安装包了。...并且注意以下自己电脑上的cuda版本和python版本是否包括在清华源当中。 但是未来支持更多版本比如cuda10.2也是有可能的，到时候需要请自己去安装包地址查一下。...———碎碎念分割线————————————- 言归正传，说一下我验证过的conda安装pytorch1.3 + cuda10.1 + python3.6安装成功。...如果你在cudatoolkit和pytorch安装包中都找到了你需要的文件，那你就可以用清华源加速的你的pytorch安装了。
.x/安装指南.md CPU安装: pip install tensorflow GPU安装: pip install tensorflow-gpu 【别慌，GPU需要先安装以下内容】 注意: 不要同时安装...请参阅支持CUDA的GPU卡列表 。 软件需求 您的系统上必须安装以下NVIDIA®软件： NVIDIA®GPU 驱动程序 CUDA 10.0需要410.x或更高版本。...CUDA®工具包 - TensorFlow支持CUDA 10.0（TensorFlow> = 1.13.0） CUPTI随附CUDA工具包。...（2）这个网址在我写博客（2019.3.6）为止，还没有GTX1660Ti的Ubuntu驱动 注意事项三：具体操作见网上别人写好的。...可能有人没明白说明意思，你在选择的时候多留个心眼就注意到了。
:tag 或者 镜像id bash 使用 bash 终端 有人可能会好奇，为什么第一个参数不是 0 ，因为 shell 脚本中 0 表示脚本的文件名称，$1 开始才是我们指定的参数。...” tensorflow 官网中，tf1.15 只支持cuda10.0（也就是官方给你编译好的包只有基于cuda10.0的），而较新的显卡（比如 安培系列，A2000 A40等），只支持 cuda 11...cuda11 上安装使用 tf1.15，与官方的 TensorFlow 1.15版本兼容。...安装要求： - Ubuntu 20.04 或者更高版本 - 显卡算力大于等于5.2 - 有 GPU 显卡，安装了 cuda11 或者更高版本和对应的 NVIDIA 显卡驱动 - Python 3.8...- pip 19.0 or later 除了必须有显卡，安装了显卡驱动和cuda，其他的也可以不一致，这样需要自己编译安装，具体方法参考：https://github.com/NVIDIA/tensorflow
为了解决大家这个问题，我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN对应的版本做了个整理，希望能够对大家有帮助。...要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用...下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。...cuDNN v7.3 1.14 CUDA Toolkit 10.0 cuDNN v7.4 1.15 CUDA Toolkit 10.0 cuDNN v7.5 2.0 CUDA Toolkit 10.0
安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。...安装CUDA 在安装CUDA之前，我们一定要先搞清楚TensorFlow各个版本与CUDA版本的对应关系。...作者在撰写本节内容时，CUDA的最新版本是10.1版本，这里再次提醒读者，一定要按照TensorFlow官网的说明下载10.0版本，否则安装好后TensorFlow是不能正常运行的。...apt-get update sudo apt-get install cuda-10.0 安装完成后，在“/usr/local”目录下会生成“cuda”和“cuda-10.0”两个文件夹，如图8所示...图8 查看CUDA版本 第四步：设置环境变量 打开“~/.bashrc”文件，在文件的最后最后添加如下内容： export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:$
1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...安装之前确认你的电脑拥有Nvidia的GPU 1.2.0 新建TF2.0 GPU环境（使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6） conda create...CUDA=11.0，cuDNN=8.0；TensorFlow2.1-2.3则对应CUDA=10.1，cuDNN=7.6；TensorFlow2.0，对应CUDA=10.0，cuDNN=7.6；TensorFlow1.13.1...-1.15.0，对应CUDA=10.0，cuDNN=7.6。...后记 回复两个评论区问的较为多的问题： 新建tf环境了之后在安装，是必须的嘛？我几次都是直接在root里安装了 回复： 不新建环境直接安装时使用的是默认的环境安装。
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