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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