0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。...整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。...Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法： 安装基本的Python环境，需要什么再继续安装。...下载下来的文件就deb包，直接dpkg -i 安装即可。 0x04 安装TensorFlow Tensorflow官网中有很详细的说明。.../storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.0.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl 0x05 验证安装 这里跑一个小例子来验证一下
tensorflow安装GPU版本主要要点 1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。...（可供参考） https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu 在英伟达控制面板，点击右下角的系统信息，可查看驱动的版本信息，点击上方的组件，可查看需要的...在安装后cuda后可以通过cmd输入nvcc -V验证一下。 在安装好tensorflow-gpu后， 执行下面代码，如果打印use GPU true，则代表gpu安装完成，可以使用gpu进行训练。...import tensorflow as tf gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:", tf....__version__) print("use GPU", gpu_ok) 我的环境以及最终安装完成的版本（rtx2060驱动版本451.67，cuda10.0.130，cudnn7.6.2.24，tensorflow-gpu1.15.4
TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。...我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 1....使用 pip 安装 tensorflow GPU版本 管理员身份打开cmd ?...image.png 输入： pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -ihttps...执行结果 出现以上结果，说明安装成功了。
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip...还是pip3基于你是用python2 还是用python3安装的tensorflow 三： 关于驱动那点事： 安装之前要先换驱动，如果你之前换过，那可以跳过这步直接进入主题。.../deviceQuery 如果显示的是关于GPU的信息，则说明安装成功了。...TensorFlow-gpu 先给正确的安装命令： Anacanda 下的命令：（力推，如果不知道建议先去安装，这个极为方便） pip install tensorflow-gpu==1.9 官网命令：
\CUDA\v10.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU...TensorFlow 2.0 安装与测试 a....确认显卡 安装前要确认显卡是不是NVDIA的 命令行 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 b....测试 测试Tensorflow是否安装成功： 步骤： 打开cmd——>ipython——>import tensorflow as t f import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available...() 显示True，说明gpu版本已经安装成功
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 首先确认你的...gpu支持CUDA，在这里可以看到 ?...我用的是tensorflow1.4,因此cuda需要安装8.0版本的，安装9.0版本会报错，提示dll文件找不到下载地址 注：安装前需要先安装显卡驱动，可以去英伟达官网，下载GeForce Experience...，自动检测驱动并下载，驱动装好后，再安装CUDA cuDNN安装 下载地址,选择对应CUDA8.0的版本下载 ?...安装tensorflow-gpu 使用命令pip install tensorflow-gpu 测试代码 运行代码可以看到，使用的是gpu而不是cpu了！！！
is_gpu_available import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() //返回false，gpu不成功 安装cuda，cudnn...地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive tensorflow各版本对应的cuda查看链接：https://tensorflow.google.cn.../install/source#linux 我安装的tensorflow2.4,cuda 11,cudnn 8安装完成后，提示 Could not load dynamic library ‘cusolver64
TensorFlow-Gpu 1.8安装 0.说在前面 1.Cuda与cuDNN 2.配置及测试 3.tensorflow-gpu 1.8 4.问题 5.作者的话 0.说在前面 终于又到周末了，大家周末快乐...今天主要分享一下TensorFlow新版gpu版本在win10上安装的问题 版本 Win10+PyCharm Cuda9.2 cuDNN7.1 tensorflow-gpu1.8 点击公众号右下角合作转载...，CUDA默认安装目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 3.tensorflow-gpu 1.8 【安装】 注：目前tensorflow...下载地址： https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU/cuda92cudnn71sse2...下载这个wheel包后，使用pip install …..whl进行安装 【测试】 >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu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"#...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。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
安装到Anaconda： 安装：pip install tensorflow-gpu==1.2.1 pip uninstall tensorflow-gpu==1.2.1 安装与卸载keras同样： 安装
文章目录 一、基本步骤 1.安装Anaconda 2.在Anaconda中创建环境 3.安装tensorflow 4.在pycharm中配置环境 二、开始安装 1.安装Anaconda 2.在Anaconda...中创建环境 安装tensorflow 4.在pycharm中配置环境 一、基本步骤 1.安装Anaconda 2.在Anaconda中创建环境 3.安装tensorflow 4.在pycharm中配置环境...在最前面 这就表明了进入了环境 安装tensorflow 接着在新建好的环境里面输入 pip install tensorflow-gpu 或 conda install tensorflow-gpu...=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装 python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu...__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 验证是否安装成功
最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的，第一次运行python代码有点激动，中间遇见了一些坑，记录一下解决方案。...最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...conda create -n Ma(虚拟环境名称）python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应，其实是不必要的，这个版本可以根据代码要求设定，比如可以3.5或3.6....）2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU,所以这里安装tensorflow-gpu版本：conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装...cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3.安装kerasconda install keras==2.2.44.降低一下numpy的版本conda numpy==1.16.0
conda安装Tensorflow2.9的GPU版本 1、新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装tensorflow2.9-gpu 5、验证是否安装成功 6、安装ipykernel...7、镜像 7.1 conda镜像 7.2 conda中配置pip镜像 有的API只有高版本的tensorflow有，所以这里再装个tensorflow2.9，我看了下，官网最新版本是2.10
查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
CUDA9.0+cuDNNv7+WIN10+1060显卡 一.驱动文件下载 1.上tensorflow官网。查看本机硬件和系统支持的tensorflow版本，以及对应的cuda和cuddnn版本。...打开默认下载是9.2版本，如下： 手动搜索9.0版本，严格按照 tensorflow官网推荐的版本。 建议下载local安装包。 3.百度cudnn进网站。...安装 1.安装CUDA驱动 安装前需要把之前NVIDIA的驱动完全卸载掉，才能安装上cuda的驱动。...将解压后的bin和include文件夹中的文件分别复制替换掉CUDA安装目录下的bin和include文件夹中的文件，到此CUDA安装完成。 3.tensorflow安装。...按照tensorflow官网提供的，建议使用Anaconda安装。 按操作等待操作完成。
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...2.2.0: pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、安装CUDA 10.1：...true，否则为false tf.test.is_built_with_cuda() # 检查tensorflow是否可以获取到GPU，安装成功则显示true，否则为false tf.test.is_gpu_available...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。
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 安装过程如下： # instructions from https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...，发现tensorflow-gpu还是不管用！...才发现安装后目录到了/usr/lib/x86_64-linux-gnu这个路径下。...这个问题在官网上看到的是tensorflow-gpu 1.8.0的问题，于是升级到1.9.0，再次实验，果然顺利成功。如上图。
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。...首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的 2.在终端设置使用的GPU 如果用方法一，虽然方便，但有的时候还是需要指定其他的GPU，这时可以这样，例如 CUDA_VISIBLE_DEVICES...=2 python test.py 这样就只会使用序号为2的GPU 3.在程序中指定使用的GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘2’ 这里仅做一下记录...linux，GPU， py2.7 pip install \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn.../tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...GPU和第二块GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py 3 动态分配GPU显存 # allow_soft_placement=True 没有GPU
摘要：Ubuntu17.04安装TensorFlow1.2的GPU版本。...首先验证nvidia显卡，然后安装CUDA Toolkit 8.0，安装cuDNN v5深度神经网络计算加速库，最后通过python pip安装TensorFlow-GPU版本。...tensorflow-gpu r1.2现在（201707）默认的是cuDNN v5,而v6会报错。 安装方式很简单，下载后解压，把cudnn中的文件内容拷贝到对应的cuda中。...tensorflow-gpu 可以通过python2或者python3的安装，博主使用的是python3。...$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev # for Python 3.n 2.2.安装tensorflow-gpu版本 xiaolei@wang:~
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