我正在做的项目使用的是Tensorflow 2.0，它不是这个深度学习框架的最新版本，我想启用图形处理器支持。 我已经在本地安装了与CUDA-11.0有其他用途的Tensorflow 2.4.1。这个版本的Tensorflow在我的PC上看到了图形处理器，我可以毫无问题地进行训练和推理。然而，
浏览 13提问于2021-02-01得票数 1
回答已采纳
我在我的Windows10电脑上使用了这些命令，没有AVX，只支持SSE4.2，GTX1060 6 6GB，带有最新的驱动程序： conda create --name tensorflow-2.0conda install -c anaconda cudnn 在我尝试使用TensorFlow之前，一切都很好： import tensorflow as tf
ImportError: Traceback我尝试了另一种方法： cond
浏览 17提问于2019-04-07得票数 0
我已经使用tensorflow工作了一段时间，现在我正在使用tensorflow-gpu在图形处理器上做学习人员，看起来我面临着一个发布错误，有人说使用tf-nightly-gpu-2.0-preview那么，tf-nightly-gpu和tensorflow-gpu之间的区别是什么，它是它的测试版还是什么？ 提前谢谢。
浏览 206提问于2019-04-08得票数 7
回答已采纳
我在读，它指定了如何使用tensorflow运行水波模拟。我的理解是tensorflow变量和占位符被用来代替一般的python变量，但是使用tensorflow比仅仅使用numpy有什么特殊的(即性能)优势吗？
浏览 1提问于2017-03-19得票数 3
我最近发现了一篇文章，指出下载python机器学习模块的传统方法，如tensorflow和keras，并未针对具有cpu的计算机进行优化。我如何配置tensorflow和keras，使其与我在MacOSX上的Python2.7处理器最兼容？
如果有帮助，我会使用pycharm下载我的大多数库和我的编码接口。
浏览 0提问于2018-06-25得票数 1
我一直在尝试使用我的NVIDIA在Jupyter Notebook上使用Tensorflow运行代码。我的tensorflow代码不能在TensorFlow2.0版本上运行，所以我必须安装以前版本的Tensorflow。我安装了CUDDA9.0，tensorflow_ GPU -1.12.0和cuDNN 7，但它不工作，然后我尝
浏览 27提问于2020-03-23得票数 0
我已经尝试了十几次来安装tensorflow-GPU，但都失败了，尽管我遵循了那些成功安装的人的指示。我刚刚注意到我有2个GPU指示器，这意味着我有2个GUP设置？一个英特尔和一个英伟达。如果是这样的话，我怎么才能找到合适的(Nvidia)？谢谢你的建议。
浏览 2提问于2019-09-12得票数 0
我的笔记本电脑系统是Win10，配备NVIDIA Quadro RTX3000图形处理器。当尝试用图形处理器设置TensorFlow时，它总是无法识别我的图形处理器。CUDA/CUDNN/Tensorflow等的正确配置是什么？
浏览 1提问于2021-01-08得票数 0
安装TensorFlow-GPU 2.0后，遇到以下最小示例的问题：if tf.test.is_gpu_available(): tf_string_array = tf.constant(["TensorFlow", "Deep Learning", "AI"])
tf_string
浏览 2提问于2019-09-26得票数 3
1回答
我正在使用现有的模型来训练一个基于Tensorflow和Keras的CRNN模型。我正在使用anaconda-navigator来训练模型。在训练模型时，它似乎没有使用GPU，因为我的GPU使用率为5-6%。我附加了顶级-i命令Nvidia Xserver的图像，而且我的gpu没有被Tensorflow拾取，因为tf.test.gpu_device_name()只显示CPU，如下面的tf.test.gpu_device_name() Tensorflow</em
浏览 20提问于2021-01-08得票数 1
我正在尝试理解和调试我的代码。我尝试在GPU上使用tf2.0/tf.keras开发的CNN模型进行预测，但得到了这些错误消息。有人能帮我修一下吗？以下是我的环境配置python 3.6.8nvidia 418.xcuDNN 7.6+**2019-09-28 13:10:59.833892: I tensorflow/
浏览 2提问于2019-09-28得票数 4
我想安装和使用TensorFlow 2.0。我有一台装有Windows10的电脑，一颗Geforce GTX1080Ti图形处理器和一台不支持AVX的旧Intel Xeon X5660 CPU。现在，我的问题是，每当我尝试在这台机器上运行任何TensorFlow代码时，都会出现DLL导入错误。我知道this repository为遗留TensorFlow提供了解决方案，但不幸的是，
浏览 76提问于2019-10-02得票数 12
回答已采纳
我在使用我的GPU和tensorflow时遇到问题。I pip安装了tensorflow-GPU2.4.1我还安装了CUDA11.2和cudnn11.2，遵循中的步骤，还检查了所有路径是否正常以及库是否在正确的位置。然而，当我在我的Jupyter Notebook上运行tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU&#x
浏览 3提问于2021-03-17得票数 0
我想在CPU上运行推理；尽管我的机器有GPU。我想知道是否有可能强制TensorFlow使用中央处理器而不是图形处理器？默认情况下，TensorFlow会自动使用GPU进行推理，但由于我的GPU不好(OOM‘’ed)，我想知道是否有设置强制Tensorflow使用CPU进行推理？
浏览 0提问于2020-07-11得票数 1
在tensorflow 2.0中，对冻结图形的支持会继续存在还是会被废弃？我指的是从saved_model创建/优化冻结图形的脚本和API。同样，运行推理的API也是如此。假设它将在未来得到支持，那么在tensorflow 2.0中对冻结图运行推理的推荐方法是什么？
浏览 5提问于2019-04-08得票数 7
回答已采纳
我已经成功地在Linux Ubuntu 16.04上安装了tensorflow (GPU)，并做了一些小改动，以便它能与新的Ubuntu LTS版本一起工作。然而，我认为(谁知道为什么)我的GPU满足了大于3.5的计算能力的最低要求。事实并非如此，因为我的只有2.1。有没有办法让tensorflow GPU版本与我的GPU兼容？我之所以问这个问题，是因为显然没有办法让tensorflow GPU版本
浏览 1提问于2016-07-23得票数 36
回答已采纳
我在Spyder上创建深度学习模型的机器上有一个图形处理器，我发现我在一个中央处理器上工作，我的代码运行了很长的time.First，我下载了tensorflow-图形处理器，但我不知道如何开始在图形处理器上工作如何让我的Spyder代码在GPU上运
浏览 42提问于2020-04-14得票数 2
我正试着在图形处理器上运行我的python代码，它使用tensorflow-federated。要设置我的环境，我使用venv。首先，我安装了tensorflow-gpu，然后我的python代码可以识别图形处理器，我使用tf.test.gpu_device_name()。然而，一旦我安装了tensorflow-fedenerated，我的pyt
浏览 0提问于2020-04-08得票数 1
我想在支持图形处理器的Colab上测试新的CUDA2.0预览版，但是，在单元上使用!pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview安装TensorFlow之后，当我导入软件包时，我得到了错误：ImportError: libcublas.so.10.0:cannot open shared object file: No such file or directory，它指出了与平台上预先
浏览 38提问于2019-01-17得票数 1
回答已采纳
2回答
我看过几个关于Tensorflow图形处理器内存的问题，但我把它安装在没有图形处理器支持的Pine64上。这意味着我在非常有限的资源(仅CPU和RAM )上运行它，而Tensorflow似乎想要所有的资源，完全冻结了我的机器。
有没有办法限制分配给Tensorflow的处理能力和内存量？类似于巴泽尔自己
浏览 7提问于2016-07-27得票数 17
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
