Ubuntu18.04安装Tensorflow1.8.0（GPU版)先说一下环境配置：系统：Ubuntu18.04 GPU: MX110注意：安装之前一定要先把CUDA和cuDNN的版本搞清楚了，因为CUDA与cuDNN的版本必须要和Tensorflow的版本对应上，否则即使安装成功，最后在python环境里导入tensorflow时也会报错。如下图所示，本文选择的版本是Tensorflow1.8
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
前两天花了一天多的时间安装tensorflow，我想大部分同学都是用来想做机器学习，深度学习的吧，以下是我整理的一些过程和心得。建议从头开始按一个博客来，不建议一会跟着这个博客操作，一会又跟着另一个操作，同时希望大家在学tensorflow前别被安装tensorflow折磨而失去了动力，于是就有了这篇博文。前提：已装好了Anaconda（没装过得同学可以去其他博客看一下，把他装好哦，记得配置环境变
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
目录一、Tesorflow2.1-GPU版本安装1.anaconda安装2.NVIDIA驱动安装3.CUDA安装4.cuDNN安装5.Tensorflow安装二、Pytorch安装1.配置清华源2.安装pytorch参考 一、Tesorflow2.1-GPU版本安装1.anaconda安装参考：参考
2.NVIDIA驱动安装打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi，查看自己
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.
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
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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Tensorflow2.0 安装cuda和cudnn进行深度学习训练本文将讲述安装tensorflow2.0 和与其相匹配的cuda和cudnn的环境配置，来进行深度学习训练，本文主要讲解环境的配置我的显卡是nvidia 1650，我摸索了挺久才发现的安装方法，可能不是完全准确，不一定按照我的来，写这篇文章主要为了我以后安装方便，记一个笔记，作为参考就行，本文是从0开始 安装步骤Tensorflo
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
1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格2.显卡驱动安装，参考这里我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令nvidia-smi，如果有显示GPU信息，那就是安装成功了。3.cuda安装装cuda首先需要降级：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/t
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2024-07-22 12:41:25
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1.dim3是基于unit3定义的矢量类型，相当于3个unsigned int型组成的结构体。2.通常，block的数量应该至少是处理核心的数量的几倍，才能有效的发挥GPU的处理能力。3.关于shared memory的分配，有两种方式。其一就是静态分配，此时在调用kernel程序时是没有指定大小的，而是在kernel程序中通过_shared_来分配，注意此时一定要指明分配大小。其二是
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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2023-12-10 15:51:59
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目录显卡计算能力查询1. tensorflow-gpu版本与CUDA、cuDNN版本对应表2. Anaconda镜像源下载3. CUDA下载4. cudnn下载5. tensorflow2.0-gpu6. PyTorch-gpu7. GitHub上传代码教程8. 用Git克隆GitHub代码9. Anaconda创建新环境10. Anaconda增加镜像源，以及创建环境时出现http error
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2024-03-08 09:01:16
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文章目录安装前的准备Linux所需命令简介装显卡驱动（VM虚拟机安装不了NVIDIA显卡驱动）删除原有的NVIDIA驱动并关闭系统自带驱动安装显卡驱动需要关闭Ubuntu的图形显示界面安装CUDA10.0安装cudnnAnacnonda3安装安装Tensorflow-gpu-1.13 安装前的准备首先要明白自己的需求，自己需要跑的代码是tensorflow的什么版本的，因为不同的tensorfl
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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背景简介作为一个对深度学习极其富有好奇心，但一直不得入门的小白来说，前几天终于看到了 《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战 》这本书，通过这本书算是终于看懂了一些，于是准备用自己电脑实地操练一番。需要安装的软件此处假设当前机器是全新机器!!!AnacondaTensorflow && Tensorflow-gpu （由于书籍上面的示例多数是v1版本的，所以此处安装
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
由于想要做一个深度学习的项目，目前所找到的开源代码都是基于tensorflow的，所以打算重新配置一下tensorflow1.13.1的环境。———————————————正文开始————————————————先将驱动处理好**tensorflow 版本 **Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-1.13.12.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel
其实安装 tensorflow-gpu, CUDA, cnDNN 这些东西没有什么难度的，但是就是会遇到版本匹配问题，很浪费时间。 各个软件版本如下：windows 10python 3.7pip 19tensorflow-gpu 2.1CUDA 10.2cuDNN 7.6.4 一、显卡检测与驱动升级1.1 显卡检测 首先，检测一下显卡是否支
