补充：很多文章都没提到过，测试过cuda安装好之后再装cudnn测试cuda： 找到一个这样的文件夹在文件夹内打开终端：make all然后会编译半个小时左右，编译成功后后会提示Finished building CUDA samples 这时候进入/usr/local/cuda/extras/demo_suite目录下，找到deviceQuery可执行文件，并执行(./deviceQuery)，
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2024-10-29 18:29:13
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CUDA与VS2013安装 目录 CUDA与VS2013安装 1目录 21 基本介绍 32 下载内容 32.1 CUDA-capable GPU
一、TensorFlow使用简单，部署快捷 TensorFlow使用数据流图（计算图）来规划计算流程，可以将计算映射到不同的硬件和操作平台。凭借着统一的架构，TensorFlow可以方便的部署到各种平台，大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度。 使用TensorFlow，我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统，节约时间，TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一
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2024-10-21 22:05:22
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Tensorflow2.5.0-GPU前言一、背景二、安装1.确定要安装的tensorflow、cnda及cudnn版本2.下载安装cuda3.下载cudnn4.创建conda中tensorflow的虚拟环境5.激活环境6.安装tensorflow三、测试总结 前言开始学习Deep Learning，课上使用的是Colab，国内使用略有不便，恰好多年的老本还有个Gtx950m，刚好适合入门。一、
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2024-10-23 14:58:06
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tensorflow-gpu+电脑win10+gtx1050ti显卡配置心得防坑指南！！！! 01 ##cuda的选择 这里建议使用CUDA8.0的版本，因为小编之前下载安装了一个CUDA9.0的版本，好像是不能用的哦。官网下载CUDA8.0 https://developer.nvidia.com/cuda &n
版本CUDA、cuDNN 和 tensorflow-gpu 版本的推荐配置：configure page 查看自己的 CUDA 和 cudnn 的版本：1）直接用 nvcc --version 查看： 2）CUDA 一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了 CUDA 的版本信息，执行语句：cat /usr/local/cuda/ve
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2024-04-03 20:13:31
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文章目录引言我的环境一条命令解决创建环境一条命令安装tensorflow-gpu小插曲：降低numpy版本测试代码最后 引言网上一大堆安装tenflow-gpu版本的教程，无外乎说的都需要在NVIDIA官网上安装对应版本cuda和cudnn，然后配置环境什么的，显得十分繁琐，而且不容易安装成功，而且TensorFlow官网上好像也没有1.13.1版本的gpu安装 由于我当时需要搭建一个1.13.
ATP好蠢啊
写在前面？ATP曾经，曾经，曾经，拥有过一台装好了tensorflow-gpu的电脑。当初的ATP使用的还是tensorflow1.7.1，还在煞笔兮兮地用tf.matmul手写卷积神经网络。后来，ATP运行某代码时出了问题，告诉ATP它用的tensorflow版本太低了。那么ATP显然需要升级一下。据说升级tensorflow需要同时升级
1. 下载1.1 系统镜像由于我尝试了ubuntu14.04，安装Nvidia驱动之后，会出现循环登录的问题，并始终无法找到有效的解决途径，所以只能选择ubuntu16.04了。 镜像地址 https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads
1.2 CUDA 8.0https://developer.nvidia.com/cuda
TensorFlow-GPU-2.4.1与CUDA安装教程前言安装前须知NV显卡CUDA版本以TensorFlow-GPU版本为主小结CUDA安装配置环境变量多版本CUDA共存问题CUDA验证验证bandwidthTest和deviceQueryCUDNN安装安装tensorflow-gpu2.4.1完整测试TensorFlow-GPU的可用性一些测试出现的问题解决无法定位程序输入点OPENSS
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2024-04-08 13:18:54
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作者：Arnold-FY-Chen注：本文后面写的内容是基于CUDA9.0的，但步骤是仍基本适用的；另外，昨天Tensorflow 最新的版本1.13 rc2发布了： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.13.0-rc2 里面有几个重要的让人看到就激动(^_^)的improvements: Tenso
最近对tensorflow十分感兴趣，所以想做一个系列来详细讲解tensorflow来。 本教程主要由tensorflow2.0官方教程的个人学习复现笔记整理而来，并借鉴了一些keras构造神经网络的方法，中文讲解，方便喜欢阅读中文教程的朋友， tensorflow官方教程：https://www.tensorflow.org。这一节是最后一节了，介绍一下ten
文章目录前言准备--> 全过程会很久，做好心理准备--> Tools：环境配置1. Anaconda32. Visual Studio 20193. CUDA10.1----> 安装：---> 测试4. tensorflow2.05. tbb (Threading Building Blocks)6. cmake167. opencv4.2.0（with_cuda）--&
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2024-08-30 12:33:26
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2021/2/4 安装cuda+cudnn（参考:https://geek-docs.com/pytorch/pytorch-tutorial/pytorch-optimization.html） 我之前已经安装好了查看了一下我安装的cuda版本是11.1，但查看了这个网站,https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_
安装CUDA和CUDNN开始我说明一下为什么我要选择CUDA10.0，因为我要使用tensorflow2.0 gpu版本，大家可以上网去查看自己要下载的tensorflow版本所对应的CUDA和CUDNN的版本 前面我们已经对Anaconda软件进行了安装，所以现在我们进行CUDA和cudnn的配置安装，首先对自己的电脑的CUDA版本查看，如果满足安装2.0gpu 要求的话，下面的步骤可以直接跳过
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2024-08-08 11:20:24
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tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系 概述，需要注意以下几个问题：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只
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2024-05-11 09:53:59
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cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow2.5.0环境配置首先查看自己电脑是否为英伟达显卡，如果是则往下进行，查看tensorflow与cuda，cudnn对应版本，网址这里，1. 下载cuda 网址这里，找历史版本11.2，因为我电脑是3060TI，所以选择了11版本的cuda，cuda版本要低等于cuda驱动的版本。 然后双击安装，点击自定义安装，如下图 因为驱动版本与cuda
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2024-05-07 19:26:57
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anaconda安装见前一篇/打开Anaconda-Navigator->Environments->base(root)修改python版本到3.6.8python3.7目前对tensorflow2.0支持不好创建环境在Anaconda里创建名为tensorflow-gpu的环境conda create -n tensorflow-gpu python=3.6.8进入tensorfl
1.首先下载anaconda3 ----从官网上下载Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh直接通过命令 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 安装安装到检测联网时候推出，安装结束2.更改环境目录，将conda命令和pip更改为anaconda的conda和pip cd ~
vim .bashrc 在后面添加路径： expo
问题： 安装tensorflow-gpu，在测试是否调用GPU时出现如下问题：Could not load dynamic library ‘libcudart.so.11.0’; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory;解决方法：为了解决这个问题，笔者尝试了各种网上
