利用驱动精灵检查一下自己的NVIDIA驱动是否为最新的，最好升级一下 是最新的就打开NVIDIA控制面板——>设置physx配置——>组件，可以看到NVIDIA.DLL， 后面的就是你应该安装的版本 ?...二、下载对应版本的cuda, cudnn （cuda以及cudnn版本以及对应版本补丁） 百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ...这样就算是完成了cuda和cudnn 四、检验CUDA，CUDNN是否安装成功 win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下： ?...在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了 五、安装TensorFlow-GPU版本 好了，安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了 我的是在anconda3...tensorflow-py36 python=3.6 # 安装好后，使用activate激活某个环境 activate tensorflow-py36 # 即系统已经切换到了3.4的环境 deactivate
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”...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。
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt...即可查询 同理，cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 ?
二.安装 CUDA 1.确定和 TensorFlow 对应的 CUDA 版本 TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本： https://github.com/tensorflow/tensorflow...下载和安装 因为 CUDA 8 兼容的gcc 版本是 4.9 ，但是ubuntu 16.04 默认的是 gcc 5，所以需要gcc降版本。....安装cuDNN 1.确定版本 TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 2.下载...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
通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0...-c pytorch CUDA 8.x conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch CUDA 10.0 conda install...pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 通过pip安装 python3 # Python 3.5 pip3 install https://download.pytorch.org
所以，NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包本身是不具有捆绑关系的，也不是一一对应的关系，只不过是离线安装的CUDA工具包会默认携带与之匹配的最新的驱动程序。...一般情况下，我只需要安装最新版本的显卡驱动，然后根据自己的选择选择不同CUDA工具包就可以了，但是由于使用离线的CUDA总是会捆绑CUDA和驱动程序，所以在使用多个CUDA的时候就不要选择离线安装的CUDA...了，否则每次都会安装不同的显卡驱动，这不太好，我们直接安装一个最新版的显卡驱动，然后在线安装不同版本的CUDA即可。...使用这些API，您可以开发分析工具，深入了解CUDA应用程序的CPU和GPU行为。CUPTI作为CUDA支持的所有平台上的动态库提供。请参阅CUPTI文档。.../cuda-toolkit-archive 1.3 如何查看自己所安装的CUDA的版本： （1）直接在NVIDIA的控制面板里面查看NVCUDA.DLL的版本。
linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。...查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep...CUDNN_MAJOR -A 2 查看显卡的硬件状况 nvidia-smi linux下： ?
如果要学习如何在Linux操作系统中下载和安装CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10，请浏览本文作者的另外一篇文章《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https:...本文作者使用的是CUDA9.0，查看自己的电脑是否能够使用CUDA9.0，请查看本文作者的另外一篇文章《Windows系统查看CUDA版本号》，链接：https://www.jianshu.com/p/...Google出品，提供给开发人员的深度学习开发框架TensorFlow。 其有2个版本，cpu版和gpu版，本文要安装的是gpu版本，因为gpu版本是cpu版本运行速度的50倍。...在这篇文章当中，本文作者只演示如何安装软件，使读者能够以最快的速度使用上深度学习的GPU加速。...学习如何从官网上下载这些软件，请阅读本文作者的另外一篇文章：《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的下载》，链接：
一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 （1）确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu； （1）根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的...CUDA版本； （2）根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。...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，...://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10 目前为止（2019年11月2日），最新的cuDNN版本号是7.6.3，7.5和7.6
本文主题导读： ① TensorFlow2.x GPU版windows安装步骤 ② GPU对应CUDA版本的选择方式 目前Python最新release版本为3.9.0，配合TensorFlow2...版本使用目前常见的以Python3.6和3.7，大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可 Windows平台下载地址：https://www.python.org/downloads/windows.../ 下载后可以直接安装，安装完成后我们准备TensorFlow2.x的GPU版本安装，分两步完成，TensorFlow最新版为2.3(这里安装2.2)： ① 打开cmd窗口，输入pip.../simple/ --trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cn 上述两个步骤安装完成后并不能直接使用TensorFlow的GPU版本，运行代码会提示没有cudnn...那么，TensorFlow和CUDA的版本如何选择呢，可以看下TensorFlow官网的文档介绍，上面有版本对应(Python, TF, CUDA, CUDNN)具体链接地址： https://www.tensorflow.org
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"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...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.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,
第三步：安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0...我的显卡是 GT940MX） Tensorflow有两个版本：GPU和CPU版本，CPU的很好安装；GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，如果你是独显+集显，那么推荐你用GPU版本的，因为...第三步：安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 注意，tensorflow是在持续更新的，具体安装的CUDA和cuDNN版本需要去官网查看，要与最新版本的...CUDA® Toolkit 9.2了就感觉最新版的更好，而安装最新版，这样很可能会导致tensorflow无法正常使用，所以一定要跟着tensorflow 官网的提示来。...3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 至关重要的一步：卸载显卡驱动 由于CUDA Toolkit需要在指定版本显卡驱动环境下才能正常使用的，所以如果我们已经安装了nvidia
1、查看cuda版本 原来的老办法是这样的， cat /usr/local/cuda/version.txt 在我的jetson TX2上的和PC上是一样的， ~$ cat /usr/local/...cuda/version.txt CUDA Version 10.2.300 2、查看cudnn版本 在PC上还是原来的老办法， cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h...| grep CUDNN_MAJOR -A 2 在我的Jetson TX2上不同，发现在cudnn.h中找不到版本信息，而是在一个叫cudnn_version.h的文件夹里，是这样的， ~$ whereis...(CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) 所以这里Jetson TX2上的cuda10.2 + cudnn8.2。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本文通过参考博客，并经过亲身搭建来讲解如何在Windows和mac环境下搭建TensorFlow开发环境。 安装前准备 TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。...GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。...本文安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 请确认你的显卡支持 CUDA。...和 protobuf ,保证获取的是一个最新 protobuf 依赖下的安装包。...CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持) 为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5
LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 在终端运行source ~/.bashrc使之生效 6.nvcc --version查看当前使用的.../bandwidthTest 如果这两个测试结果都是Result = PASS，则说明安装成功了 根据cuda-cudnn找对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...-v7.0.5.tgz tar -xvzf cudnn-9.2-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 在解压后，得到的cuda目录下执行复制lib64和include文件夹到usr/local...file 可能原因，CUDA版本不对 1、查看下版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 2、根据CUDA和tensorflow版本对应的关系表，检查自己的版本是否匹配...3、如果不匹配 请安装相应的TensorFlow或者CUDA版本 安装对应版本TensorFlow的GPU版本 pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA
win10+GTX1050Ti+anaconda3+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.6.1.34（带GPU使用检测） 一、安装前的准备 （1）查看自己N卡支持的CUDA...（3）配置环境变量 安装完CUDA后，CUDA会自动添加到环境变量中 CUPTA和CUDNN还没有加进来，所以必须将它们添加到路径，这样使用Tensorflow的时候才不会报错 手动添加CUPTI和CUDNN...Could not find ‘cudart64_100.dll’错误 tensorflow – 仅支持 CPU 的最新稳定版（建议新手使用） tensorflow-gpu – 支持 GPU 的最新稳定版...因为当前显卡驱动是支持CUDA10.1的，那我试下当前 显卡驱动是否支持CUDA10.0，然后CUDNN也是下载CUDA10.0所对应的版本 现在系统中是有两个版本的CUDA和两个版本的CUDNN...，同时配置好CUDA10.0和对应CUDNN的相关环境变量，用相同的方法测试 测试成功，说明gpu版本已经安装成功 （3）tensorflow-gpu ImportError: DLL load failed
而腾讯云只提供了安装GPU驱动的镜像，需要自己安装tensorflow-gpu。 1.3 服务 阿里云提供了更多组件。笔者利用阿里云OSS服务，下传数据和上传训练模型。.../document/product/560/30129 python安装的cudatoolkit和cudnn程序包版本是：9.2 3.nvidia 驱动和cuda runtime 版本对应关系 运行时版本...因为系统中依赖GPU驱动的程序比较多，一般出现这种情况，我们都是更改cudatoolkit和cudnn程序包的版本。...的gpu版本时，pip会检查tensorflow依赖的其他的包，如果依赖的包没有安装，则会先安装最新版本的依赖包。...这时候tensorflow的gpu版本依赖cudatoolkit和cudnn程序包，pip就会安装最新版本的cudatoolkit和cudnn程序包，最终导致gpu驱动版本和cuda运行时版本不匹配。
3.1 TensorFlow的编译及安装 安装有两种情况 使用CPU，安装容易 使用GPU，需要先安装CUDA和cuDNN，比较复杂 不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，...而Mac系统主要使用CPU版本(Mac系统很少使用NVIDIA显卡，而目前TensorFlow对CUDA支持得比较好，对AMD的OpenCL支持还属于实验阶段)，安装方式和Linux的CPU方式基本一致...GPU版本的安装 TensorFlow的GPU版本安装相对复杂。...CUDA例子 (6) 安装完毕 cuDNN的安装 cuDNN是NVIDIA推出的深度学习中CNN和RNN的高度优化的实现。...:$PATH source ~/.bashrc 安装TensorFlow 先到https://github.com/tensorflow/tensorflow下载最新的GPU release版本(.whl
系列文章目录： Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU...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。...图5 TensorFlow2.0 GPU版依赖的NVIDA软件包 TensorFlow-GPU的2.0.0-alpha版对应的NVIDA驱动版本、CUDA版本、cuDNN的版本号如图5所示。...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。...注意不要使用“sudo apt-getinstall cuda”，这样默认安装的是最新版，所以一定要指定版本。
下载cuDNN需要注册一个NVIDIA的账号。 3、安装CUDA和cuDNN，并设置环境变量（重要）①CUDA安装 我是按照默认路径安装的，没有修改。...此外，使用自定义安装，但是几乎全选了，除了一个当前版本已经是最新版本的组件没有勾选。 切记CUDA的安装路径，因为安装cuDNN以及设置环境变量时需要。 ? ?...安装踩坑总结： 其中最大的坑就是CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu以及python版本之间的匹配了。有时候明明按照官方的版本匹配列表安装，也是不行。...后来看到有网友说，推荐列表中只给出CUDA版本号 的第一位，一般使用的都是CUDA9.0或者CUDA10.0，后面版本可能会出现不兼容。...于是，卸载CUDA9.2（不要管NVIDIA控制面板组件中显示的是CUDA9.2.148，不一定需要匹配），重新在推荐列表中寻找匹配的cuDNN以及tensorflow-gpu版本，最后成功安装。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
