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...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。...我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/79790270 import numpy import tensorflow
填坑指南： 和普通Ubuntu桌面系统不同的是，Jetson Nano并不支持两个客户端同时登录。...的环境中，如果你使用了python虚拟环境，而创建虚拟环境时没有添加 —system-site-package 参数，在虚拟环境中依然会有问题，解决方法，删除掉虚拟环境中的no-global-site-packages.txt...在开发机上，我使用的是anaconda包，然而，anaconda的linux版本只出了x86 32位和64位架构的包，并没有arm64的包。...填坑指南： virtualenv本身就已经够用，不过为了方便管理，我还是使用了一个wrapper，这实际上就是用脚本在virtualenv上封装了一层，方便使用： sudo apt-get install.../redist/jp/v42 tensorflow-gpu 如果要安装指定版本： pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com
linux 服务器，卸载tensorflow CPU 安装PGU版 写在前面 之前用的和学习的都是pytorch框架，现在要运行一个keras的代码，得安装tensorflow和keras，按一个教程，...直接在pycharm里setting，点那个+很快就装好了tensorflow和keras，运行了几次发现运行特别慢，用nvidia-smi查看，发现根本没有用pgu跑，一番查找，最后发现安装的tensorflow...以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作，成功安装了tensorflow-gpu版本的。...安装tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu==1.15.0 选择你可用的tensorflow-gpu版本，不要超过对应的cuda版本 我是要用keras...用conda install keras==2.3.1安装 可以用conda list查看这个环境里安装了哪些包 from tensorflow.python.client import
一，卸载CPU版本，如下图 之前我已经安装了anaconda，现在检查它的版本以及环境。...发现有tensorflow环境，但我需要tensorflow-gpu的环境，所以输入conda uninstall tensorflow卸载了， 如果发现卸不掉就anaconda页面中点enviroments...再次输入conda info –envs，结果如下图所示： 输入conda creat -n tensorflow-gpu pip python=3.6安装tensorflow-gpu环境， 再次检查可以看出我们成功创建...3.安装CUDA 首先看看tensorflow和CUDA以及 cuDNN对应的版本。...–upgrade tensorflow-gpu==1.12.0 验证成功安装 (tensorflow-gpu) C:\Users\2018061801>python Python 3.6.9 |Anaconda
「安装 CUDA Toolkit9.0 和 cuDnn 7.0」 常见安装失败的原因：已经安装了nvidia显卡驱动，再安装CUDAToolkit时，会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用。...将这四个路径添加到环境变量中去，小编是默认路径安装的，如果不是默认路径的，要找到对应的路径再添加。 ? 用pip install tensorflow-gpu安装 然后测试是否成功安装CUDA ?...步骤： condacreate -n tensorflow pip python=3.7 activate tensorflow pip install tensorflow-gpu （如果出现如上...bug，则使用如下的解决方法，如果没有，就恭喜小伙伴你啦！！！）...conda install cudatoolkit==9.0 如果在使用tensorflow-gpu版本运行代码的时候：出现Blas GEMM launch failed，不要慌， 通过设定config
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...CPU版本转成GPU版本 补充知识：Windows下卸载TensorFlow 1、激活tensorflow：activate tensorflow 2、输入：pip uninstall tensorflow...如果是gpu版本： 1、激活tensorflow：activate tensorflow-gpu 2、输入：pip uninstall tensorflow-gpu 3、Proceed（y/n）:y 以上这篇卸载...tensorflow-cpu重装tensorflow-gpu操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
目录 前言 第一步：安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步：安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu...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...程序报错，这是由于我们虽然安装好了tensorflow-gpu，但是还需要安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。...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...显卡驱动（很显然，大部分人都安装了），再安装CUDA Toolkit时，会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用，这也就是很多人安装失败的原因。
7（本人用的cudnn6.0也可以支持），所以说当你使用 pip 安装最新版的时候，请使用 cuDNN 6，而不是我提供的 5.1，否则会出现Issues #2 的问题。...比如说我的是： Path环境变量： 如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ，那么升级 cuDNN 的方法可以参考 这里 。...upgrade–ignore-installed tensorflow-gpu # CPU版本： pip3 install –upgrade–ignore-installed tensorflow...注意这个版本的tensorflow用pip3而不是pip哦 安装好后如下图： 安装完后，需要测试验证tensorflow是否安 装正确，测试方法： a....这个是因为装了高版本的cuDNN，而TensorFlow暂时不支持 解决方案：去NVIDIA cuDNN下载低版本的cuDNN。解压配置好后再重复上面的复制文件即可。
安装tensorflow-gpu==2.0.0-beta0: pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 -i http://pypi.douban.com/simple.../ --trusted-host pypi.douban.com 如果你是anaconda（那么需要先打开anaconda prompt pip）(科学)： pip install tensorflow-gpu...测试安装 & 测试是否使用GPU import tensorflow as tf print(tf....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...python 和 pip 版本过低 3.2 可能是你的 python是32位的。
验证系统是否安装了gcc 在终端中输入： $ gcc –v 4....验证系统是否安装了kernel header和 package development sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) 结果显示：升级了 0...个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 x个软件包未被升级....四、安装TensorFlow-GPU版本 查看python3对应的TensorFlow安装版本，发现cpu与gpu并存 1.尝试安装对应gpu版本 pip3 install tensorflow-gpu...tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) 可以看到输出信息都是关于GPU的，说明TensorFlow-GPU
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。...关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。...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。...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
然后你需要找出与你的版本对应的cuda 查看一下自己电脑上有没有NVIDIA控制面板， 如果没有最好安一个（前提是你的电脑有n卡） 利用驱动精灵看一下是否有NVIDIA驱动(驱动精灵安装包链接：https...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...+ python3.6.2 + tensorflow-gpu 1.13.1版本 # 创建一个名为tensorflow-py36的环境，指定Python版本是3.6） conda create --name...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...，找不到TensorFlow中的方法。。。。。。。。。。。。 此时可能的错误就是你的项目名称和TensorFlow相同了~~~~（此处是有可能！！！） ?
通过anaconda中的navigator我们可以方便的管理不同的python版本，随时创建或销毁一个环境，不同环境可以有不同的python版本（如，同时存在py3.6和py2.7），并且在不同的环境中允许使用存在不同的包...接着我们输入 pip install tensorflow-gpu tensorflow有cpu和gpu两种版本，你可以选择你想要的，一般来说GPU运行速度较快，但是在往往安装过程中gpu会出现很多问题...（如果你选择安装GPU版本，你还需要下载CUDNN，CUDA这两个软件，你可以选择从英伟达官网下载，也可以选择安装tensorflow-gpu时pip自动给你安装） ！！...同时请从网上下载微软的visual studio 2015版本 安装，在安装时你只需要安装本体+"c++"选项，不需要别的， 但是即使你现在使用了别的版本的vs，也请安装2015版，否则将无法使用tensorflow-gpu...vs允许同时存在多个版本，但是请确保你的C盘够大…… 在你安装成功之后，请在的cmd中输入 python 如果出现一串版本号，则进入成功 然后逐行输入： import tensorflow
不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。...，直接在cmd窗口pip install tensorflow-gpu也可以，但是这里还是比较建议新创建一个虚拟环境，免得安装好的 tensorflow-gpu 跟原环境中的某些包冲突。...按下Win+R打开运行窗口，输入cmd打开命令窗口，然后输入： conda create --name tensorflow-gpu python=3.6.1 这里tensorflow-gpu为名字，可以任意设置...web/simple/tensorflow-gpu/ 注意下载的是windows的python3.6版本（和前面创建的环境对应上） 然后同样在cmd窗口安装： pip install c:\…\tensorflow_gpu-xxxx.whl...（数字5如果有需求，自己可以单独去官网下载安装JRE） 四、在Pycharm中配置tensorflow-gpu 打开Pycharm软件，点击File->Default Settings->Project
tensorflow代码引用的cuda库必须**绝对匹配**，比如tensorflow1.3-1.5都使用cuda8的库，目前（2017-10-24 20:40:53）不支持cuda9库。...anaconda可以创建多个“盒子”（environment），每个盒子中的环境互不干扰，所以使用anaconda可以同时安装python3.5/3.6，tensorflow1.3/1.5。...cuda和cudnn是tensorflow调用gpu所需要的库。也就是说tensorflow必须通过cuda和cudnn来调用电脑的gpu。...点击tensorflow-gpu启动**Open Terminal**，输入`activate tensorflow-gpu`。...在github上找到tensorflow项目，在项目内搜索`TF_CUDA_VERSION`和`TF_CUDNN_VERSION`会看到当前tensorflow对应的是哪个cuda和cudnn版本。
文章目录 （一）win—配置tensorflow-GPU （二）安装 pytorch 2.1 创建虚拟环境 2.2正式安装pytorch 2.3 验证是否安装成功 （三）本文参考链接如下：（感谢各位大佬...） （一）win—配置tensorflow-GPU 直接查看这条链接即可：win-配置tf-GPU 本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载：提取码：98ot 环境：win10+anaconda...附上清华源Anaconda镜像使用帮助，大家可以读一下这段帮助（不读也没关系下面给出详细步骤）。...一个是在prompt里面 （1）在命令行左边为 pytorch 环境中，输入 python （2）之后，输入 import torch，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了。...） WIn10+Anaconda环境下安装PyTorch(避坑指南) win10下使用anaconda安装pytorch（清华镜像） 如何让Jupyter Notebook支持pytorch 发布者
（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...– 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（适用于 Ubuntu 和 Windows） tf-nightly – 仅支持 CPU 的预览每夜版...TensorFlow 2.0 测试版（不稳定） tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 – 支持 GPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版（不稳定，适用于 Ubuntu 和...重新下载安装稳定版 >> pip install tensorflow-gpu 卸载 卸载成功 安装稳定版 安装成功 如果在稳定版的...，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
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...下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。...安装tensorflow与pytorch并验证 安装tensorflow-gpu版本的命令行如下： pip install tensorflow-gpu==2.2.0 –i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.../simple 使用国内的镜像安装会很快安装完成。...0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 安装就可以完成pytorch的安装了
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。...②activate tensorflow-gpu 按照提示，接下来activate tensorflow-gpu，进入到新创建的环境，退出时使用deactivate ③conda info –envs...最后，conda info –envs，查看创建的所有环境，确保tensorflow-gpu环境创建成功 5、安装tensorflow-gpu 使用activate进入到tensorflow-gpu环境...，使用以下命令进行安装： pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow-gpu==1.12.0 如果安装缓慢请参考其他教程换源。...无论如何都是安装不成功，一直都是“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”这个错误。
对于Lady姐来说，如何安排儿子的暑期生活是一件大事，显然是不能沉迷于王者农药， 于是Lady姐随手扔了一个教程给他：按照这份教程，在家里Win7的台式机上安装Tensorflow!...但我参考了Andrew Che的教程，加上实践操作，我成功的在Windows上安装了TensorFlow，以下是我的步骤： 1.检查GPU是否支持CUDN：其实这一步是可以省略的，因为CUDN支持的显卡范围特别广...，你基本只要确认你的GPU是不是NVIDIA的就可以了，当然如果你还是不确定的话，也可以去这个网站中的“CUDA-Enabled GeForce Products”查一下，只要你的显卡型号在里面就可以了...按win+r打开“运行”输入cmd，打开命令提示符 输入cd +tensorflow所在目录，回车 接下来依次输入一下几个命令，注意结尾不能有空格，如果途中让你选择是Yes/no，全部输入y conda...create — name tensorflow-gpu python=3.5 anaconda activate tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu
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