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...① 在“系统变量”下面点击“新建”，在弹出的窗口“编辑系统变量”中输入变量名和变量值，然后确定。...三、安装tensorflow-gpu Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下 C:\User\***>conda creat –n tensorflow-gpu python=3.6...(这样在anaconda建议一个名字叫tensorflow-gpu的环境) C:\User\***>activate tensorflow-gpu (激活tensorflow-gpu...【总结】 经过两天的不断尝试，最后总算安装完毕并成功在window10下用GPU运行程序，下图是测试效果，总的来说，环境变量一定要严格设置才能避免各种错误。 测试前： ? 测试中： ?
注意：务必注意一点，在安装完tensroflow后，由于我们是新创建的conda环境，该环境中基本上是空的，有很多包和IDE并没有安装进来，例如“Ipython”，“spyder”此时如果我们在该环境下打开...，所以一定无法import。...这也就是为什么有很多人在安装好tensorflow后仍然在IDE里无法正常使用的原因了。...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。...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。
一、准备工作 参照官网上资料 ，进行准备工作 1....验证系统是否安装了gcc 在终端中输入： $ gcc –v 4....chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 查看cudnn版本 cat /usr/local/...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...版本正常工作了 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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。...查看方法二： “右键点击桌面上的“此电脑”图标，在弹出菜单中选择“属性”菜单项。...由于小编的是GTX 1060型号的，所以根据官网上的提示对应找到合适的CUDA 和cuDNN分别是Toolkit 是cuda 9版本以及cudnn 7版本。...「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。...用pip install tensorflow-gpu安装 然后测试是否成功安装CUDA ? 好了，终于可以松一口气了。安装成功！！！
环境内容 tensorflow-gpu：1.13.2 keras：2.1.5 环境配置 一、Anaconda安装 Anaconda的安装主要是为了方便环境管理，可以同时在一个电脑上安装多种环境，不同环境放置不同框架...二、Cudnn和CUDA的下载和安装 我这里使用的是tensorflow-gpu=1.13.2，因此会用到cuda10.0，与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1.5。...三、配置tensorflow环境 1、tensorflow环境的创建与激活 Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令： conda create –n tensorflow-gpu python...2、tensorflow库的安装 由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。...requirements.txt文件，复制上述内容到txt文件中。
而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时，只需使用命令 conda install tensorflow-gpu，这些库就会自动安装成功，且版本与 tensorflow-gpu...在不支持 CUDA 库最新版本的系统上运行时，这非常重要。最后，由于这些库是通过 conda 自动安装的，用户可轻松创建多个环境，并对比不同 CUDA 版本的性能。...这些包安装到单独的 conda base 环境中，其内容不会影响到其他环境。...安装好 conda 之后，尝试以下命令： conda install tensorflow 此外，如果你想要 GPU 版本，那么将上面一行中的 tensorflow 换成 tensorflow-gpu。...除了使 TensorFlow 更快、更易于使用之外，conda 还提供其他工具组，使得整合工作流变得更加简单。我最喜欢的功能是虚拟环境。
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。...载入后进行编译，选择Release x64，在右侧解决方案资源管理器中右键1_Utilities，点击“生成”。...稳定版 pip install tensorflow-gpu 安装完成后，进入python执行下述代码尝试TensorFlow是否可以正常工作，若正常工作则显示如图： import tensorflow...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： ?...上面最后一步安装TensorFlow-GPU的时候没有用conda命令安装的原因是之前了解到conda这个东西的资源库有点问题，因此没有选择他安装，直接pip安装了。
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，...2.2.0: pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、安装CUDA 10.1：...() 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tensorflow？...不要直接使用默认的环境安装，最好不同任务使用不同环境，在默认环境安装新的模块可能会有冲突，导致Anaconda崩溃，最终需要卸载重装。...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。
，但无法新建 / 重命名文件），测试的时候不小心修改了 Program Files\WindowsApps 文件夹的权限面板 前置条件 2：通过 Win+X 菜单和 Win+R 运行 wt.exe...都无法运行（打开后进程自动退出，且无 UI 提示），但是可以通过开始菜单和其他 terminal 中输入 wt.exe 运行 可以通过 terminal 中输入 wt.exe 运行就说明并非是应用损坏...，而是启动方式问题，直觉想到可能是 Win+X 菜单和 Win+R 附带了什么奇怪的参数，想到火绒剑记录系统日志分析，日志记录如下： 发现两个 wt.exe 的路径竟然不一样，位于 \AppData\...打开（无反应），而打开软链接的 wt.exe 就可以正常运行 那么现在有两个问题： 同一个 wt.exe 命令，为什么 Win+R（Win+X 菜单实际上执行的也是 Win+R）和 terminal...（这也就对应了解决方法 2） # 解决方案 由上面的分析，想到下面的解决方法： 修改 Win+R 调用逻辑 重置 WindowsApps 权限 这两个方案在国内论坛上都基本找不到相关资料，好在 Github
使用cuDNN 的框架 windows 本地原生方式 windows 下面安装的主要问题是包版本的匹配问题，我们不要着急，核心思想是多去官网找。...主要步骤 必须在系统中安装以下 NVIDIA® 软件： NVIDIA® GPU 驱动程序 - CUDA® 11.2 要求 450.80.02 或更高版本。...CUDA Toolkit 11.5 Downloads 安装完成后： PS C:\Users\season> nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler...compilation tools, release 11.5, V11.5.50 Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30411180_0 文档： https://docs.nvidia.com...环境变量相关配置 这一步我们可以不用配置，在每次使用的时候进行设置，或者参照网上的其他教程进行配置。
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，...如果按照以上方法安装后出现了以下错误： ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory 那么在终端输入以下命令...： sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64 一般就能解决问题！
在这里最好选runfile local，因为选deb的话会遇到apt get的源损坏问题。...降级gcc和g++ 由于Cuda不支持新版本的gcc和g++，所以如果建议先降级到4版本，方法见ubuntu 中 gcc/g++版本降级 安装显卡驱动 sudo apt-get install nvidia...for Ubuntu16.04 Power8 (Deb)安装 方法二 二是下载tar，解压后会得到一个Cuda文件夹，复制到Cuda-8.0文件夹中 sudo cp cuda/include/cudnn.h.../usr/local/cuda-8.0/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64sudo chmod a+r /usr...下载 下载好安装脚本之后， bash ~/Downloads/Anaconda3-4.3.0-Linux-x86_64.sh安装，记得在询问是否添加PATH时选择yes pip install tensorflow-gpu
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~~~~ 一、 明确自己电脑的适配版本的cuda 在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接： 链接：https...这样就算是完成了cuda和cudnn 四、检验CUDA，CUDNN是否安装成功 win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下： ?...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...，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！！！） ?...在这里我把我的安装记录写一下，大家有什么问题也可以讨论，我看到一定会回复大家的~~，毕竟踩过的坑有点多，哈哈哈 ps: 之前拿CPU版本的tensorflow跑代码的时候，真的是慢死，，，现在好了，很速度了
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 使能配置 source .bashrc 输入Python，查看是否配置正确 Conda安装TesnorFlow GPU...由于cudnn和cuda很大，conda又在国外，容易导致下载中断，这里我们配置国内中科大的镜像。...conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 安装 conda install tensorflow-gpu...我的cuda版本是9.0，cudnn版本是7.1.2，tensorflow-gpu版本是1.9.0。....img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) 修改运行级别为文本模式
WSL使用GPU 加速简介——来源NVIDIA官网 通常，在 Linux 和 Windows 环境中工作的开发人员具有非常具有破坏性的工作流程。...WSL 使用户能够在两个环境中无缝过渡，而无需资源密集型传统虚拟机，并提高生产力和使用工具进行开发并集成其工作流。...更重要的是，WSL 2使迄今为止只能在Linux上使用的应用程序在Windows上可用。...借助 NVIDIA CUDA 对 WSL 2 的支持，开发人员可以通过 WSL 利用 NVIDIA GPU 加速计算技术在 Windows 上进行数据科学、机器学习和推理。...GPU 加速还有助于降低在接近接近本机的类似 WSL 的环境中运行应用程序的性能开销，因为它能够以更少的 CPU 干预在 GPU 上管道更多的并行工作。
前言： 对于深度学习来说，各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一，如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架，那么各种莫名的冲突...| 1.1.0 | conda | linux-ppc64le, linux-64, win-64 conda-forge/r-tensorflow |...library rdonnelly/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64 rdonnellyr/r-tensorflow...description) ImportError: libcusolver.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory 这种问题...="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/cuda/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 然后在测试： gxjun@gxjun:~$ python
NVIDIA CUDA工具包 ? 该软件组件是使GPU能够进行GPU计算所需的。我们将下载9.0版本，因为这是与我们将要安装的框架兼容的版本。...在运行解决方案的结果中，你应该看到： Result= PASS 在验证安装后，需要将CUDA Toolkit添加到Path环境，通过以下方法完成： 步骤1 ?...在变量中添加CUDA 9.0路径 NVIDIA CUDNN ?...在我们的环境激活后，CMD会被打开 现在我们可以一次安装一个包，只需将代码复制粘贴到终端上并按下回车： TensorFlow-GPU 资料来源：https://www.tensorflow.org/install...注意：由于我们只使用Python，因此不必安装由R和F＃语言组成的数据科学工作负载。 注意：您可能已经注意到（在红色框中）未选择Anaconda3。
安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。...安装CUDA 在安装CUDA之前，我们一定要先搞清楚TensorFlow各个版本与CUDA版本的对应关系。...a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 到这里TensorFlow2.0的GPU版就安装配置完成了。...tf.keras.optimizers.SGD(0.2) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer) model.summary() 小结 在本章中我们介绍了...后面章节的内容会围绕着深度神经网络展开，通过一些实战项目我们会加深对TensorFlow的了解和掌握，并能够使用TensorFlow搭建相应的神经网络模型，解决实际的问题
，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...考虑到兼容性，这里我们就选择第三个进行下载安装 下载后将其解压缩 在C盘根目录下新建个tools文件夹，将解压后的“cuda”文件夹放入其中 4.设置环境变量:右键“我的电脑”，选择“高级系统设置” 进入...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...pip install keras 7.确认TensorFlow安装完成：在命令提示符中输入“jupyter notebook”，在浏览器中召唤jupyter notebook 新建个python3档案
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。..._=1 在主题演讲中，JJ不仅描述了我们在TensorFlow上所做的工作，而且还深入地讨论了深度学习（深度学习是什么，它是如何工作的，以及它在未来几年可能与R的用户相关的地方，视频搬运自youtube...除了TensorFlow的各种R接口之外，还有一些工具有助于训练的工作流程，包括在RStudio IDE中对训练指标的实时反馈： ?...但是，大多数用户在本地没有这种硬件。为了解决这个问题，我们提供了多种在云中使用GPU的方法，包括： cloudml包，一个接到谷歌的托管机器学习引擎的R接口。...带有Tensorflow-GPU的RStudio服务器（一个Amazon EC2映像，配置了NVIDIA CUDA驱动程序、TensorFlow、R接口的TensorFlow以及RStudio服务器）。
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