显卡3090，ubuntu 20.4 watch -n 1 nvidia-smiAnaconda安装最新的python3.8版本安装tensorflow2.4版本，使用豆瓣镜像 pip install tensorflow-gpu==2.4 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com安装CUDA 11.2 首先打开
最近一个项目需要在TITAN RTX 2080Ti 上安装Ubuntu18.04+Nvidia-430显卡驱动+Cuda10.1+Cudnn+7.6+Anaconda3+深度学习环境（tensorflow1.14.0+keras2.2.4+torch1.1.0），这里记录安装的对应版本和运行过程中的坑。主要分为两部分：安装ubuntu18.04系统和显卡驱动，见上篇文章（1）安装深度学习环境，以及
环境准备1. 内存要求在8个并行任务下（默认并行数为CPU线程数），应有不小于10G的内存，否则会产生编译器堆空间不足的错误。2. Python & Pip首先Python需要安装一些包：six、numpy、wheel、setuptools、keras_applications和keras_preprocessing，使用管理员权限打开命令提示符：pip insta
目标：安装tensorflow而且可以使用gpu 需要安装：显卡驱动、CUDA、cuDNN、tensorflow 只要上面这几个逐步安装好了，就可以运行了。第一个很大的坑，就是必须要显卡驱动、CUDA、cuDNN版本对应！！第二个很大的坑，就是官方下载非常慢！第三个坑，就是比较新的cuda会出现动态库后缀不一样的情况！0.卸载下错的CUDA如果之前安装的cuda不对，就把它卸载干净。“
# 用Python获取CUDNN版本号
在使用深度学习框架时，通常需要安装并配置CUDNN库以加速模型训练。CUDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的GPU加速库，通过利用GPU的并行计算能力，可以大幅提升深度学习模型的训练速度。
在Python中，我们可以通过`cudnn`模块来获取当前安装的CUDNN版本号。下面我们来看一下如何用Python获取CUDNN版本号的方法。
## 代码示例
原创
2024-07-06 04:59:36
171阅读
文章目录前言一、前期环境检查1、版本对应2、检查自己电脑可支持的最高cuda版本二、安装步骤1、Python环境2、TensorFlow-gpu安装3、下载cuda工具并安装4、根据cuda版本下载对应的cudnn三、测试是否安装成功四、遇到的问题前言本文记录了安装TensorFlow-gpu版本的全教程。安装TensorFlow-gpu版本需要安装Python环境、TensorF
# TensorFlow 和 PyTorch CUDA/CuDNN版本对应指南
## 引言
在深度学习领域，TensorFlow 和 PyTorch 是目前流行的两个框架，而使用这些框架时，确保 CUDA 和 CuDNN 版本与它们的版本相对应非常重要。这不仅能保证程序的正常运行，还能提升性能。本文将指导你如何查看和匹配 TensorFlow 和 PyTorch 的 CUDA/CuDNN 版本
随着多核CPU和众核GPU的到来，并行编程已经得到了业界越来越多的重视，CPU-GPU异构程序能够极大提高现有计算机系统的运算性能，对于科学计算等运算密集型程序有着非常重要的意义。这一系列文章是根据《CUDA C语言编程指南》来整理的，该指南是NVIDIA公司提供的CUDA学习资料，介绍了CUDA编程最基本最核心的概念，是学习CUDA必不可少的阅读材料。初学CUDA，笔记错误之处在所难免，还请发现
medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安装配置cudn和cudnn版本对应关系需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配，还需要查看下自己GPU的驱动版本，如果不匹配会出现很多问题。
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2024-05-26 12:44:44
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一图胜千言，没图说J8 网上一大堆乱写的，也不附上官方链接，搞得很多初学者非常折磨，这里是TensorFlow官方的说明，请随意食用。 随手关注： 微叉公主号：AI算法与图像处理
原创
2022-07-28 09:09:12
1379阅读
原创
2023-10-31 09:35:32
516阅读
Anaconda安装
我们将使用Anaconda作为IDE，搭建我们的TensorFlow框架。
我们打开Anaconda的下载页，（Anaconda下载页）选择正确的系统，选择Python最新版本的下载链接即可开始下载。下载完成后，我们打开Anaconda的安装包，一直点击next/I agree。在出现下图所示页面时（现在是Python3.7，用的是之前的图片），勾选“Add Anaconda
# PyTorch 输出 CUDA 和 CuDNN 版本
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，了解当前环境中所使用的 CUDA 和 CuDNN 版本非常重要。CUDA 是 NVIDIA 提供的用于进行通用并行计算的并行计算架构，而 CuDNN 则是 NVIDIA 提供的用于深度神经网络加速的库。在 PyTorch 中，CUDA 和 CuDNN 通常用于加速张量计算和深度神经网络的训练和推
原创
2023-12-26 06:22:44
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tensorflow2.0基础二一、查看版本import tensorflow as tf
print("TensorFlow版本是：",tf.__version__)
#显示Tensorflow版本，注意：是两个下划线区别一：输出数值#tensorflow输出节点数值时要使用一个会话
#tensorflow2.0版本可以使用numpy()方法，以下是使用numpy（）方法输出数值
import
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2024-03-21 07:40:10
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welcome to my blog原图地址Linux下的对应版本macOS下的对应版本
原创
2023-01-25 18:23:17
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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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2024-05-11 20:30:43
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Windows下Anaconda配置Tensorflow2.3.0+CUDA10.11. 安装Anaconda2. conda创建环境3. pip安装Tensorflow4. 安装CUDA cuDNN1. 准备工作，移除NVIDIA之前的安装2.安装CUDA3. 安装对应版本的cuDNN5. 测试 1. 安装AnacondaAnaconda是一个包管理器，在每个版本之间建立了隔离，可以方便的管理
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2024-08-05 14:13:20
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二、改动1.我在Anaconda文章里写的Tensorflow是针对于CUDA8.0来说的，因此安装的是py3.52.CUDA9.0是官方Tensorflow的最新版本，那么好不容易装好的CUDA9.1就泡汤了。但是，世上无难事，只怕有心人！3.接下来我为大家展示CUDA9.1也是可以用Tensorflow的！三、CUDA9.1下载1.网址：CUDA9.1下载，安装CUDA8.0的话会提示没有v
##安装看分割线的，拉到中间就能看到，上面的这个看看怎么选择CUDA和CUDNN本机配置 系统：Win10 64位 显卡：GTX 850MWIN10安装CUDA10 安装cuda前一定要安装VS 我电脑之前就有装VS2013和VS2015，建议装VS2015CUDA Toolkit 10.0 Download：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-ar
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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