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
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。
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
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。 ?
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？
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
默认添加环境变量 不需要手动添加环境变量 检验安装 nvcc -V set cuda 卸载CUDA 卸载框选的4个： 3.下载cuDNN CUDA10.1版本+cuDNN7.6.5...4.安装tensorflow_gpu 1....安装命令 conda install tensorflow-gpu==2.3.0 亦可使用pip命令 3....这个报错信息表明你的TensorFlow二进制文件是经过优化的，使用了oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)来在性能关键的操作中使用特定的CPU指令，包括...AVX（Advanced Vector Extensions-Intel® AVX) 是intel 优化CPU用于浮点计算的技术,如果有GPU了，其实不用考虑该警告讯息。
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。
可以点击prompt打开命令行安装， Python安装依赖也很简单，比如pip install tensorflow 就可以安装好Tensorflow神经网络库。...不同版本的cuda 对应着不同的cudnn版本（我这边cuda10.1对应cudnn7.5的），详情可以从英伟达官网找到具体信息https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...Pytorch 最后，安装Python相关的（支持GPU）的深度学习库，本文建模用的是pytorch（tensorflow、keras等其他库也是可以的） 可以到官网下载相应的pytorch版本，https...://pytorch.org/get-started/locally/ 官网会很友好地给出相应的所选的cuda版本对应的安装命令， 比如我这边cuda10.1对应的命令如下，在anaconda命令行输入就可以安装相关依赖包...gpu或者cpu, 对比使用cpu、gpu资源占用的变化： 同一超参数下模型预测效果上面来看两者差不多，但运行时间CPU是GPU的5倍左右，GPU对深度学习训练的效率提升还是很明显的！
开始安装tensorflow：pip install tensorflow-gpu==1.15 【得到反馈如下】 ERROR: matplotlib 2.1.2 requires cycler>=0.10...-1.15.1 tensorflow-gpu-1.15.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.16.0 wrapt-1.11.2 6....('MNIST_data', one_hot=True) #TensorFlow 会检测数据是否存在。...而我们的代码使用的不是input_data，而是tfds。 所以我们面临的是tfds无法自动下载mnist文件的问题。 我们的这个问题无法查到。...Mnist而提前设计好的程序 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #TensorFlow 会检测数据是否存在。
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