文章目录win10下tensorflow-gpu的安装1.tensorflow-gpu的安装2.安装CUDA及报错改正3.下载CUDNN及后续操作 win10下tensorflow-gpu的安装GPU对神经网络模型的训练具有很大的作用，如果想要基于tensorflow做好神经网络模型构建，那么相对于tensorflow-cpu，tensorflow-gpu是我们更应该选择的，GPU资源可以更好的
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2024-03-21 11:04:34
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import os if Bert_Use_GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' #使用GPU0,1 else: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' #使用CPU
原创
2021-08-25 14:50:25
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文章目录支持的设备记录设备指派情况手工指派设备使用多个GPU限制GPU资源使用 支持的设备 在一套标准的系统上通常有多个计算设备，TensorFlow支持CPU和GPU这两种设备。我们用指定字符串strings来标识这些设备：
/cpu:0：机器中的CPU。
/gpu:0：机器中的GPU，如果你有一个的话。
/gpu:1：机器中的第二个GPU，以此类推。如果一个TensorFlow的ope
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2024-04-16 09:44:39
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Python/Anaconda-tensorflow-优秀安装教程及问题总结【超详细】一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结二.Tensorflow -CPU安装-优秀帖子总结三.安装常见问题汇总3.1 镜像相关问题解决方案3.2 安装了TF-GPU为啥还在CPU里训练 一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结首先简单的介绍一下-GPU版本：基本情况：tensorflo
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2024-05-05 09:40:33
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TensorFlow-CPU与GPU的安装教程TensorFlow-CPU1.下载Anaconda2. 下载Vsual C++3. 安装TensorFlow-CPUTensorFlow-GPU1.检测当前GPU驱动版本是否满足大于410版本2.下载Vsual C++3.下载Anaconda或Miniconda4.替代.condarc配置文件4.安装Tensorflow-GPU 写在前面：CPU和
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2024-02-29 23:46:23
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WIN10 + python3.5 + Aaaconda3-5.1.0 + CUDA10.0 + cuDNN7.6.5.32 + tensorflow-gpu-1.13.1 安装步骤1、查找python与tensorflow版本对应2、安装python3.53、Anaconda安装4、CUDA与cudnn安装5、tensorflow安装报错问题解决 1、查找python与tensorflow版本
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2024-04-28 19:30:07
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最近使用了一下jupyter notebook搭配GPU服务器这套搭配，顿时打开了一个新天地，记录一下配置过程。我一般把pythoner中搞机器学习数据分析的叫“科学家”，区别于搞web后端运维测试的“工程师”。而且我发现科学家们特别喜欢用jupyter notebook。起初，这让沉迷JetBrains大法的我不能理解，最近我算是明白了。jupyter notebook是一种命令式的执行方式，以
配置好最基本的环境以后，开始我们正式的yoloV5测试 基础配置教程详见：三、查看自己显卡适合的cuda与cudnn版本1.查看自己显卡适合的cuda 打开英伟达控制面板， 进入左下角系统信息 点击组件即可看到自己的英伟达显卡适合的cuda版本2.查看与自己的cuda版本对应的cudnn 如果图中没有你所需要的版本，可以自行上Nvidia官网查询 CUDNN四、下载相应的pytorch，cuda与
一、搭建Tensorflow（CPU版本）1、安装前准备在Tensorflow官网的安装向导中可以看到，tf有两个版本，分别为CPU和GPU版本，两个版本的区别在于：GPU版本依赖于NVIDIA（英伟达™）GPU（图形处理器，即显卡），并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN（CUDA Deep Neural
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2024-05-07 11:14:41
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0 前言 TensorFlow 2.0，今天凌晨，正式放出了2.0版本。不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。废话不多说现在正式开始教程。 1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用con
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2024-07-26 15:34:49
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目录Tensorflow 2.xGPU 支持安装 NVIDIA 驱动1. 使用包管理工具2. 手动下载安装安装 CUDA 库安装 cuDNN 库添加库路径更新 cuDNN 的坑 Tensorflow 2.x在 Tensorflow 还是 1.x 版本的时候， 还是区分 cpu和 gpu 版本的， 安装时需要分别安装，现在的 2.x 版本已经不需要这么麻烦，直接就可以支持 cpu 和 gpu.GP
安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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TensorFlow指定CPU和GPU方法 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU。它也支持分布式计算。可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow。 TensorFlow 将支持的 CPU 设备命名为“/device：CPU：0”（或“/cpu：0”），第 i 个 GP
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2021-01-30 07:17:00
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TensorFlow有CPU版本和GPU版本之分，CPU版本安装相对简单，按着TensorFlow的官方文档进行安装即可。但CPU版本只能使用CPU进行计算，计算效率低。对于简单的模型计算可以使用CPU模式，但对于复杂的模型训练就需要GPU的支持了。GPU版本安装方式TensorFlow的GPU版本有两种安装方式：源码编译安装这种方式灵活性最强，但这种方式不但会涉及TensorFlo
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2024-03-08 09:04:36
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前言：HDR技术已经广泛用于离线CG渲染、游戏、电影等方面，能够显著的提高场景的对比度和真实感。可是背后的物理学与数学原理却很少有CG艺术家和图形程序开发人员去关注，非常建议大家阅读此文，通晓其中的基本原理。这不是一篇教你如何在GPU上实现HDR的文章。引言 如今大部图形软件都是以24bit颜色为基础，对每个通道占据8bit，以指数运算法则对颜色进行编码。这种方式的优点在于可以和大部分显示器设备
最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转
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2024-05-23 14:29:45
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在经历了多次的实践（折磨）后，总结了以下自认为比较好用的TensorFlow安装方式，如有更好用、简便的方式，或者安装过程仍出现了问题，欢迎进行反馈以便改进。 CPU、GPU版本的安装步骤刚开始一致，待到不一致处会进行提醒。安装步骤：一、安装Anac
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2024-03-08 09:29:31
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tensorflow-gpu(cpu)安装教程 由于换过电脑，所以配过多次tensorflow环境，以前同样的步骤，但是或多或少都遇到抗.看过许多网上的关于cpu/gpu版本的教程，主要是gpu版本安装，因为涉及tensorflow-gpu版本号和cuda号和cudnn版本，以及自己电脑显卡能支持的cuda,***总结***网上大部分的gpu环境教程，主要分以下几步： （1）根据自己电脑显卡的支持
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2024-05-02 11:27:04
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摘要：1.以动态图形式计算一个简单的加法2.cpu和gpu计算力比较（包括如何指定cpu和gpu）3.关于gpu版本的tensorflow安装问题，可以参考另一篇博文：正文：1.在tensorflow中计算3.+4.##1.创建输入张量
a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(4.)
##2.计算结果
print('a+b=',a+b)输出：a+b= tf.Tens
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2023-10-26 09:22:05
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在Windows下安装TensorFlow-GPU版一、准备工作1、确定TensorFlow版本2、确定Python、cuda、cuDNN的版本二、开始安装1、安装Anaconda2、安装Python方法一：安装包安装方法二：通过Anaconda安装3、安装CUDA4、安装cuDNN5、安装TensorFlow三、踩坑总结四、参考文章 安装TensorFlow需要有相适应版本的Python、c
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2024-04-27 20:48:40
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