【简述】 关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章网上已经有很多了,但是为什么还要写这篇文章呢,就是被网上的文章给坑了。由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本,甚至CUDNN版本都有着对应关系,导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑,最后还是通过看错误信息,才顺利安装上的,因此分享这篇文章,避免小伙伴们入坑(大家可以对照我的模式来安装)。 借鉴了两位大神的安装教程之后,综合一下终于安装成功了。 https://www.cnblogs.com/raorao1994/p/8857229.html https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631 先上环境:
本文介绍了在Ubuntu 17.04系统上安装TensorFlow 1.2的GPU版本的过程,包括安装NVIDIA的GPU-CUDA, cuDNN, libcupti-dev, 以及通过pip或spip安装TensorFlow-GPU版本。
安装CUDA前需要安装Visual Studio,我安装的版本为Visual Studio 2017,视频与博客中未提及,请小伙伴们注意。
暑期开始了!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!
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
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本身是按CPU跑的,要用GPU跑,得安装tensorflow-gpu。 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。 记录以下安装过程。 重点: CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应,否则会出错。 注意点: 安装好tensorflow-gpu后,安装对应版本的keras版本。 https://blog.csdn.net/weixin_40109345/article/details/106730050
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
区别于其他入门教程的“手把手式”,本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是“WTF”。我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路。 # 所需安装包 # 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大,会变得很低效,所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,该安装教程选择的软件版本信息为:ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5
CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the graphics processing unit (GPU).
搭了将近快两天的环境,终于好了,虽然在开始的时候,安了卸,卸了安的,但是!!!安装成功后,那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~
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):
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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,
进入官网(https://www.anaconda.com/) – get started- Install Anaconda Individual Edition- DownLoad- 选择对应版本,这里选择window python3.7 64位,然后一路安装,记得加环境变量
conda 是一个开源包和环境管理系统,能够跨平台运行,在 Mac、Windows 和 Linux 上都可以运行。如果你还没用过 conda,我推荐你立刻开始使用,因为它会让管理数据科学工具变得更轻松。
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献,自己在win10中安装时踩过的坑,希望还被这些问题困扰的小伙伴,看完此文后能豁然开朗,同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴,可以收藏下,以备后用。
apt-get update && apt-get dist-upgrade reboot do-release-upgrade
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。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境:Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 1. 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。 以华硕主板的禁用方法为例: 首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,
配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没非常明确的教程,所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验,希望能让各位朋友少走些弯路。(PS:一切的前提,你需要有一张Nvidia显卡。我的显卡是 GT940MX)
近来入坑了TITAN 1080显卡,在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单,踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程,我们可以应该安装Cu
问题描述:为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载,换成GPU版本的tensorflow,经历了一番折腾。
本文转载于:http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78960389,即专栏作者本人的博客,保留所有版权,禁止转载,腾讯云+专栏对markdown的支持不是很好,可以到原博客查看,请见谅。
本次教程主要是在Ubuntu 18.04下安装Tensorflow 2.0 GPU版本,大家之前在安装Tensorflow 2.0 GPU版本时,是否经常遇到CUDA、CUDNN安装麻烦的问题,下面呢,我介绍一种可以不用安装CUDA、CUDNN的方法(ps:这些安装自动在conda install tensorflow-gpu==2.0.0安装哦)!
亲测,TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0的版本,所以我们可直接选择cuda10.0的版本
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着,不过最近访问不了了,估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow,但是这个MacBook Pro是二手的,3000块钱收的,而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了,虽然不长但也有点小卡,尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了,像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有,这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是,综上原因,因为要学习深度学习,对硬件有一定的要求,因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
R语言是一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘、机器学习等。今日RStudio发布博文称,已为TensorFlow创建了R接口,使R用户能方便的使用TensorFlow。 在过去的一年中,我们一直在努力为Google的开源机器学习框架TensorFlow创建R接口。我们之所以如此关注它,最重要的是TensorFlow为深度学习应用提供了最先进的基础设施。 在谷歌开源后的这两年里,TensorFlow迅速成为机器学习从业者和研究人员的首选框架。周六,我们的JJ Allaire在rst
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
python & cuda & cudnn & 显卡型 & tensorflow 版本如果匹配不好,可能会踩坑。。 本篇文章,讲述了 全套安装过程 与 我所踩过的坑。
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些,在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
本文详细介绍如何开始深度学习,首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API,后端为TensorFlow的GPU版本。
之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本(0.12)将增加对Windows的支持,我11月30号知道的,立马就安装试了试,安装过程非常简单,不过也有一些需要手动调整。
准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2,需要同时升级本地和服务器的环境,本文记录主要过程。 环境需求 当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ,需要CUDA 10.1,cudnn 7.6 官网下载 :https://developer.nvidia.com/ 显卡驱动需要满足CUDA版本要求 CUDA与显卡驱动:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html TensorFlow-GPU
需要环境 Anaconda CUDA cuDNN 注:tensorflow1.4用的是cuda8,cudnn6;tensorflow用的是cuda9,cudnn7,选择版本时要注意 CUDA安装 首
安装TensorFlow 有Cuda 检查可安装的tensorflow-gpu版本范围: 安装: pip install tensorflow-gpu 无Cuda 检查可安装的tensorfl
首先安装python环境,推荐Anaconda+jupyter,而不是Pycharm
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries/
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的版本,然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息:
网上有很多教程,特别是简写上的写的都还算比较详细。但我自己还是遇到了几个坑,希望对深度学习有兴趣的同学遇到跟我一样的坑,希望这份记录能帮助到你。
一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应,有时候还需考虑 python版本和gcc版本,不过选择一个好的参考资料,按照教程一步一步来应该没问题。
配置:win7 + cuda8.0+vs2015+cudnn6.0+python3.5+tensorflow1.4+pycharm
如果想查看运行状态,任务管理器,性能,在GPU下边有个3D,点击3D的小箭头,选择cuda,gpu跑起来cuda会占满。
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练,发现需要安装cuda 9.0版本才可以,因为tensorflow默认的就是cuda 9.0,为了减少对tensorflow源码进行重构的时间,将之前的cuda8.0版本进行了卸载,然后再安装cuda 9.0
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
该配置版本最后更新的日期是今年七月,该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端,并添加对 MKL BLAS 库的支持。
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多,但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略,并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。
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