我在Windows10中同时安装了CPU和GPU版本的tensorflow。 conda list t.*flow
# packages in environment at C:\Users\Dell\anaconda4:
#
# Name Version Build Channel
tensorflow 2.3.1 pypi_0 pypi
tensorflow-estimator 2.3.0 p
在anaconda下创建了tensorflow环境之后,我安装了tensorflow-gpu。然后,我试图导入tensorflow,以验证它是否已正确安装,但得到了以下错误:
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step
我正在尝试使用tensorflow gpu版本来训练和测试我的深度学习模式。但问题来了。当我用一个python文件训练我的模型时,一切都进行得很好。Tensorflow-gpu可以正确使用.然后,我将我的模型保存为预先训练好的grapg.pb格式,并尝试在另一个python文件中重用它。
然后我得到以下错误消息。
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN
library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. CuDNN library ma
Tensorflow刚刚发布了windows支持。我安装了gpu版本以及CUDA 8.0和python 3.5。然而,在我导入tensorflow之后,我得到了以下错误:
>>> import tensorflow
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins
尝试在Ubuntu16.04的Ubuntu16.04上为NVIDIA K80安装带有cuDNN/CUDA的tensorflow-gpu和25 gb的磁盘空间。知道我为什么要在Python2.7中启动GPU时得到下面的错误ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory吗?什么代码能解决这个问题?有更简单的解决办法吗?
下载CUDA
sudo su
curl -O http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/re
我已经在CUDA7.5和cuDNN 5.0上安装了tensorflow。我的显卡是NVIDIA Geforce 820M,容量为2.1。然而,我得到了这个错误。
Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce 820M, pci bus id: 0000:08:00.0) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
Device mapping: no known devices.
有没有办法在2.1版本的GPU上运行?我
我有一个anaconda安装,我用它在Windows10上配置了Python3.6,tensorflow 1.13。安装工作正常,除非我尝试调用CuDNN代码,即conv2d和类似的函数,当我遇到以下错误时:“E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:324] Loaded cudnn library: 7.3.1但源代码是用: 7.4.1编译的。如果是CuDNN 7.0或更高版本,CuDNN库的主要和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装,请升级您的CuDNN库”。 Which TensorFlow and CUDA ve
我在Windows 10上的GTX 1070上运行keras神经网络训练和预测。大多数情况下,它是有效的,但偶尔也会出现问题
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:359] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\window