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...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，...的cuDNN都支持CUDA10.1，7.4只能支持到CUDA10.0，一般如果安装的CUDA10.0的话，cuDNN7.4是可以的。...四、检验tensorflow-gpu安装成功 输入以下命令： import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3], name
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...\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include; D:\360Downloads\CUDA10.1\NVIDIA GPU Computing...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...：找不到指定的模块 错误原因：CUDA版本与Tensorflow版本冲突 解决方案：卸载CUDA10.1，重新装CUDA10.0，同时添加对应的CUDNN，具体操作方法如上 （4）ImportError...: Nomodule named ‘_pywrap_tensorflow_internal’ 错误原因： CUDA10.1与tensorflow-gpu版本冲突 参考博客 windows下安装tensorflow
这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了false，详细查看错误信息可以看到一行： ?...怀疑是cuda有问题，服务器本身是装的cuda10.1，跟tensorflow2.2应该是吻合的，但是一直无法调用，所以一开始我想重新安装cuda，覆盖掉服务器本来的cuda，下好安装包之后，因为我不是管理员...在tensorflow2.1上，也同样出现gpu无法调用的问题，但打印的错误信息不仅有libcudnn.so.7文件无法打开，还有其他几个文件也打不开，这些文件基本都是lib开头的，可以查看这些文件是否在...当然，这只是我一种猜测，tensorflow2.1和2.2用的应该都是cuda10.1，但是我不清楚为什么2.2只有一个文件无法打开，而2.1就有好几个文件打不开，而在1.9版本上，由于1.9似乎用的不是...到此这篇关于详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow2.x无法调用gpu内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
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...首先是下载CUDA10.1与cuDNN7.6.5，这个需要到官方网站上下载相关的版本软件，下载到之后，首先安装CUDA10.1，安装好之后，解压缩cuDNN7.6.5,然后把解压缩好的cuDNN7.6.5...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...踩坑记录： 1.cuDNN8.0.x无法适配tensorflow2.2.0+CUDA10.1的，必须是7.x才行，我重装过！...无法找到，或者无法适配，用正确版本，不行把cudnn64_7.dll拷贝到widnows的system32文件夹下肯定可以的。
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。...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。...在这里查看nvcc -V时，无法调用命令，重启计算机即可解决 总的来说，配置下来是 CUDA10.0+cuDNN7.5+VS2017+python3.7+tensorflow1.13 成功从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。
看了那么多Tensorflow（GPU）安装教程，一个字，迷糊！ 来一期简版教学吧： 1、想用GPU，就得确定你的电脑支不支持CUDA： 这里各位可以直接百度你GPU的型号，不展开了。...（实际上cuDNN中7.4没有对应的CUDA10.1，所以我们选择了7.5）。...2.4 CUDA CUDA-下载CUDA10.1，如果你电脑CUDA版本不匹配，可以先卸载CUDA或者英伟达软件，继而安装需要的版本。...4、安装Tensorflow（GPU） 建议官网下载。...5、最后pip 给小白提个醒，下载好的whl文件安置在D盘根目录下，然后写入 pip install tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ?
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.../ 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...install tensorflow==2.2.0 ② 在cmd窗口输入pip install tensorflow-gpu==2.2.0 上述步骤使用国内的网可能会下载很慢，这里有个小技巧.../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...的dll，所以我们还需要如下三个步骤： ① 下载并安装CUDA10.1，下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base
Tensorflow等都不支持的。...PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。...（2）速度： PyTorch 的灵活性不以牺牲速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。...cuda选择可以看到官方推荐当前与Pytorch1.4适配的版本是cuda9.2和cuda10.1,因此我们可以选择cuda10.1来进行安装。 首先我们要确定本机是否有独立显卡。...安装完成后，可以打开文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA，可以看到当前目录已经存在v10.1文件夹，表示已经成功安装cuda10.1
导语：TensorRT立项之初的名字叫做GPU Inference Engine(简称GIE)，是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，TensorRT现已支持TensorFlow...、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。...我的cuda10.2的机器实际需要装cuda10.1的驱动才能运行起来，而cuda10.1只能装TensorRT6。...可以在机器上安装cuda10.1和cuda10.2两个版本，把cuda10.1软链接到/usr/local/cuda，用cuda10.2去完成TRT7的安装。...ONNX是一种开放格式，它可以让我们的算法及模型在不同的框架之间的迁移，Caffe2、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架都对ONNX有着不同程度的支持。
2019-11-11 23:37:00.153893: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not...No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.1/lib64 2019-11-11 23:37:00.154058: I tensorflow...No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.1/lib64 2019-11-11 23:37:00.154212: I tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1663] Cannot dlopen some GPU libraries....Skipping registering GPU devices... 我用的是实验室的服务器，服务器安装了cuda10.1，而根据报错，程序在寻找cuda10.0的库。
一、环境配置版本信息： 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...GPU，安装成功则显示true，否则为false tf.test.is_gpu_available() 三、遇到的问题及解决方案： 1、安装完Anaconda后，会有一个默认的base运行环境，能否直接在默认的环境中安装...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false： （1）首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，如果不适配，则卸载不适配的版本并重装
该指引只测试过安装cuda10.1，其他版本没测试过。但TI-ONE不支持安装Nvidia 驱动，因此大家需要根据现有驱动版本 来看具体可以安装哪些cuda版本。 cudnn环境怎么安装？.../CUDA-ExecutionProvider.html#requirements 在提供的环境下，安装torch 1.7无法使用GPU？...平台提供的Cuda 10.1为什么tf2.1 2.2 2.3无法使用gpu， 只有tf2.0可以？...://tensorflow.google.cn/install/source 使用的默认环境，pytorch 可以正常训练模型，安装环境时出现错误OSError: CUDA_HOME environment...不支持 在notebook上有什么debug代码的方法吗？ 不支持debug tensorflow GPU版本 比 CPU 运行时间还长，用64核CPU，训练时看top，只使用了14个核？
修正：Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0，cudnn7.5.1，pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100，tensorflow-gpu1.14.0...此外，如果需要安装pytorch或者tensorflow，可登陆pytorch官网进行查看当前pytorch支持的cuda的版本，根据对应的版本下载pytorch。...（10.2版本类似） export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda10.1/lib64...source=dra) 有些地方可能会不一样，只要最后是Result = PASS就代表这cuda10.1安装成功了。...最后验证下GPU能否使用，输入： print(torch.cuda.is_available()) ，输出True，说明没问题。 ?
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？”...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...cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。...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...GPU来进行模型训练的。
Cuda 10.0 CUDNN: Cudnn 7.4.1 for Cuda 10.0 Anaconda：Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh Pycharm Pigcha 三、Tensorflow-gpu...1.15环境的配置： 其中，Tensorflow，CUDA，CUDNN均选择自己需要的版本来下载。...Tensorflow的安装：https://www.bilibili.com/video/BV1UE411N7gS Tensorflow-CUDA-CUDNN版本对照表： https://www.tensorflow.org...3.DeepLabV3+框架只能在GPU工作情况下运行，因为有部分代码要求GPU参与工作，除非自行修改代码。 4.请在Linux环境下进行环境的配置，Win环境下会产生各种ERROR，无法下手。...： import tensorflow as tf a = tf.test.is_built_with_cuda() # 判断CUDA是否可以用 b = tf.test.is_gpu_available
但是经过各种Google以及Stack Overflow的浏览，截止到2019-04-27 22:35:14，这些个版本的软件无法搭建起可以让TensorFlow运行起来的环境，一直提示缺少DLL。...他的博客也分析了可能出现的问题是Anaconda3的包没有进行更新，所以，如果单纯直接从官方下载Python安装相应的包，再打基础扩展包可能不会出现问题，也可能是CUDA10.1所需的依赖并没有更新导致的...安装后系统设置与程序测试 检验CUDA与显卡GPU适配工作状况 这一部操作需要VS 2017来配合，来编译CUDA带的示例应用来检测显卡GPU是否适配。...python=3.6 # 切换到TensorFlow专用环境 conda activate tensorflow # 安装tensorflow-gpu稳定版 pip install tensorflow-gpu...在执行时可以启动nvidia-smi来查看TensorFlow是否在GPU中操作： ? 注意事项 如果上述内容有些无法正常执行，请按照图中情况检查环境变量中Path变量的值情况： ?
distributed=False, validate=True) 参考：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/7901 “2、Cuda11.3 安装 tensorflow1.15...” tensorflow 官网中，tf1.15 只支持cuda10.0（也就是官方给你编译好的包只有基于cuda10.0的），而较新的显卡（比如 安培系列，A2000 A40等），只支持 cuda 11...如果想在 安培系列 显卡上使用 tf1.15，就只有自己重新编译安装 tf（不一定能成功，还贼麻烦），这里给大家分享一种方法：安装：nvidia tensorflow，这是英伟达官方出的一个开源项目，支持在...cuda11 上安装使用 tf1.15，与官方的 TensorFlow 1.15版本兼容。...安装要求： - Ubuntu 20.04 或者更高版本 - 显卡算力大于等于5.2 - 有 GPU 显卡，安装了 cuda11 或者更高版本和对应的 NVIDIA 显卡驱动 - Python 3.8
大多数情况下，TensorFlow 和 PyTorch 的模型在 GPU 和 CPU 上都得到了非常相似的结果。...CPU 的型号是 Intel Xeon@2.3GHz： 在 GPU 上，使用了带有 12 个 vCPU、40GB 内存和一个 V100 的 GPU（16GB 的 VRAM）的定制 GCP 机器；...实验细节和最佳实践 为了最大化性能，我们进行了更进一步的优化： 上述测量使用的 Intel Xeon CPU 带有 AVX 和 AVX2 的扩展，而 TensorFlow 需要从源代码编译之后才能够利用这些扩展...和带有 GPU 的TensorFlow 的 XLA（自动聚类），后面会详细介绍这两个工具； 我们使用了原生的 Python 模块 timeit 来测量推断时间。...这些结果在速度和内存的使用效率方面得到了提高：大多数内部基准在启用了XLA 后运行速度提高了 1.15 倍。 在启用 XLA 后，我们所有模型性能都得到了提高。
传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。...准备硬件环境 由于本专栏中代码所使用的模型很多都比较大，所以建议读者准备一个带有 GPU 的机器，并使用和GPU 相配套的主板及电源。 如果不想自己准备训练模型的机器，则可以用云服务的方式训练模型。...建议直接购买一台带有 GPU 卡的机器会好一些。 推荐选择Intel公司生产的 GPU，型号最好高于 GTX1070。选择 GPU 还需要考虑显存的大小。推荐选择显存大于 8GB 的 GPU。...以 CUDA 9.0 为例，基于 Windows 的 CUDA 软件包带有配套的补丁包，建议一起下载下来。...pip install tensorflow==1.15 如果tensorflow已经存在其他版本，在安装新版tensorflow之前，先要使用下面的命令卸载当前的tensorflow版本。
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