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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为了避免日后遗忘，同时也对网友提供借鉴，所以将安装过程记录下来。已经安装了anaconda和vscode，同时在vscode中使用之前在anaconda下设置好的虚拟环境tensorflow。在安装前也需要清楚自己电脑的显卡配置，可以win+r打开命令行工具，输入cmd，并确认。 然后输入nvidia-smi，查看自己电脑的显卡版本。 然后我下载的是CUDA的11.6.2于22
安装关键 对应的python版本+对应的 tensorflow-gpu版本 + 对应的NVIDIA显卡版本 + 对应的CUDA版本 + 对应的cuDNN版本 安装总结 以2019.4.15为基准，本人安装的版本如下： 最新的tensorflow-gpu-1.13.
在本文中，我将详细介绍如何在Python中使用TensorFlow判断是否可以使用GPU。我们将通过结构化的步骤来完成这个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及扩展部署等部分。
在环境预检阶段，我会创建一个思维导图，列出我们的硬件拓扑结构以及依赖版本的对比代码，以确保系统具备 TensorFlow 所需的最低要求和兼容性。
```mermaid
mindmap
roo
新手小白安装过程中遇到种种问题，大概花了两天的时间去安装tensorflow-gpu,其他相关概念在这里就不多提了，直接就是进入安装的需要。这里安装的tensorflow-gup==1.9.0版本，对应的python是3.6。一、确定自己的显卡支持CUDA1、查看自己的显卡：设备管理器-显示适配器 2、找到对应的显卡：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、
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2024-05-16 11:13:02
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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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历时两天，踩过很多坑，终于语气词装好了。说一下我的情况：tensorflowGPU-1.14.0，CUDA-10.0，cuDNN-v7.6.5，Anaconda3-2019.10，python-3.6，1650显卡。2020年3月2日 好了下面是步骤！大致的步骤为一、安装CUDA和cuDNN。二、安装Anaconda三、安装tensorflowGPU 下面一一介绍：一、安装CU
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2024-05-27 10:01:45
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本章是在查阅《Tensorflow实战Google深度学习框架》和黄文坚《Tensorflow实战》以及网上各种资源，针对安装和配置过程中出现的给种错误总结出来的，由于本人水平实在太低，如有错误，望大家不要太过计较。首先是tensorflow的安装，本人使用的是ubuntu18.04系统，电脑显卡low，安装不了GPU版本，所以本章仅讨论的是CPU版本。1. pip安装sudo apt-get i
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2024-05-13 08:15:41
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今天给大家详细讲解一下如何在Windows10上配置安装好tensorflow的GPU版本1、首先，打开Tensorflow官网的安装指南（https://www.tensorflow.org/install/install_windows）。2、官网对安装Tensorflow GPU版提出了一些要求，如下图所示。要安装GPU版，首先确认自己电脑的显卡是否满足要求，也就是官网要求中的第四点。到电脑
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2024-04-27 09:55:08
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GPU环境的配置 在深度学习中，模型往往很复杂，数据量很大，此时使用GPU运行会快很多。而使用GPU就需要安装CUDA和CuDNN。本文是为了使用tensorflow的gpu版本而使用的GPU。 （1）GPU的配置 首先，要使用TensorFlow的GPU，需要达到的硬件前提：显卡类型是NVIDIA，显卡的计算能力要至少达到3.0。 可以在下面的网站查看： https://developer.nv
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2024-03-03 21:09:24
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自己这几天更换电脑，再加上前次旧电脑学习，安装了好几次TensorFlow，每次都遇到了一些问题，经常缺一些文件，在网上下载文件还很慢，走了不少弯路，特将完整的安装方法记录如下，以便后续使用，也供同行参考。TensorFlow的学习需要有专门的Nvida的GPU显卡的电脑，GPU的显存最好在4G以上，我以前那台电脑只有1G显示只能学习一些非常初级模型，稍微复杂的模型就无法运行。对于没有GPU独显的
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2024-02-27 15:22:32
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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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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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写在前面写这篇文章主要是为了整理一下之前配置环境埋下的坑，以及加深一下印象，为了以后当需要更改环境时，能够更快地配置好；或者当环境出问题的时候，更快地定位出问题。1.anaonda 配置tensorflow环境(2.x) conda创建一个虚拟环境conda create -n py37 python=3.72.激活环境`conda activate py37`3.安装tensorflow-gpu
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2024-03-24 08:38:15
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目录安装概述pip 软件包硬件要求软件要求其他安装方法安装步骤确定版本下载安装检查GPU配置不使用GPU渐进式的使用显存 其他问题找不到GPUCPU不支持avx2参考在深度学习中，单纯使用CPU计算太慢了，GPU的支持是必须的。TensorFlow 2.x版本的GPU支持和1.15版本略有不同。所以在此简单介绍一下。（主要是window的，linux推荐用docker）安装概述pip 软
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2024-05-07 15:21:04
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前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？ 打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。 环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0 cuDNN：7.1.4 我们来用最简单的方法安装，首先Pyt
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2024-08-22 07:32:56
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win10下tensorflow-gpu安装前言检查显卡是否支持CUDA查看各个组件的对应版本安装python3.5安装CUDA8.0安装cudnn5.1安装tensorflow-gpu1.2.0测试tensorflow 前言tensorflow是谷歌开发的深度学习框架，目前有CPU和GPU两个版本，GPU版本的计算速度比CPU版本的快。CPU版本的安装只需在命令行输入 pip install
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2024-04-21 17:44:33
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WIN10配置Tensorflow-GPU一、电脑配置及版本 WIN10+GTX1050Ti+CUDA-9.0.176+CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.5.0.56 IDE:Pycharm 框架:Tensorflow-GPU Python版本:Python3.6二、配置过程 1.首先要看显卡是否支持GPU加速 CUDA及CUDNN是NAVIDIA开发的，首先显卡必须是NAVI
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2024-05-14 09:22:38
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这是19年初学faster rcnn时记下的一些笔记。 这几天主要的任务是用tensorflow配置并运行Faster-RCNN，配置好笔记本的环境，下载好各个需要用到的库。虽然说下几个软件说起来是很轻松的事，但这学期一直在不断的尝试配置tensorflow的GPU版本，但每次都因为一些解决不了的原因失败了，网上的教程太多了，自己也分不清该按照哪个版本来。 这次经过几天的不断尝试，终于成功地运行了
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2024-04-05 14:53:55
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目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
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2024-05-18 23:13:28
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