前些日子在 win10 下安装TensorFlow 1.2 GPU版本，但是目前在跑一些官方demo的时候发现1.2版本的不支持了。由于电脑自带GTX1051 Ti 想充分利用资源就安装了一个前几天最新发布的1.6 GPU版本TensorFlow。 首先，你得可，不然后面安装下载要用的东西会很慢。。。嗯，我就不多说了吧。 &n
最近一直想要用GPU训练一个五子棋AI，无奈自己的笔记本是A卡，速度太慢，计算一局需要7、8分钟。所以在之前安了Ubuntu虚拟机，使用了ROCm框架，训练速度提升为一局1、2分钟，但其实速度还是很慢。这两天实验室老师拿来了一台主机，配置：Nvidia 显卡，GeForce GTX1660。所以就想安一下GPU，安了一下午，终于可以调用GPU训练了，速度为1分钟12局。。。真是舒服了。1.查看你的
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2024-04-21 09:24:51
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环境：win10 64位系统，带nVidia显卡在https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus查看是否支持自己的显卡用于加速训练学tensorflow之前试过一次安装GPU版本的TF，网上有很多教程，看着都挺繁琐，其实直接在anaconda里配置一下就好了，但anaconda默认下载源下载速度极慢，GPU版本的下载的
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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步骤一、查个人电脑型号二、查版本是否支持三、下载安装并配置1.安装cuda2.安装cuDNN3.安装tensorflow-gpu4.其他①出错：找不到指定的模块②如果想让电脑用CPU运算③Windows查看GPU使用情况 一、查个人电脑型号点击【此电脑】——【管理】——【设备管理器】查看【显示适配器】的第二个二、查版本是否支持网页搜索【型号+SPECIFICATION】，进入GeForce官网看
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2024-05-20 11:24:59
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目录安装cuda下载cuDNN包cuda配置验证pycharm内下载gpu版TensorFlow 安装cuda下载链接：https://developer.nvidia.cn/cuda-downloads? 直接安装，首先提取在temp目录：这个temp目录在退出安装以及安装完成后会自动删除，如果没有，我们也可以手动将其删除提取完成后，就进入安装步骤直接精简安装即可，省事快捷，占点储存空间在现在
在Ubuntu 16.04下安装tensorflow
2017/02/18:最近tensorflow更新了1.0版本，安装的方式更简单了，我在更新后发现tf没有支持gpu，于是卸载了后重新安装了一下tensorflow：在已经安装了pip和cuda、cudnn的情况下，直接运行：pip install tensorflow-gputhat's it&nb
# 如何检查 TensorFlow 是否使用 GPU
在深度学习的实际应用中，TensorFlow 是一个非常流行的框架，它能够支持 CPU 和 GPU 的计算。如果你想充分利用 CUDA 加速来提高训练模型的速度，则检查 TensorFlow 是否成功使用 GPU 是至关重要的。本文将逐步介绍如何检查 TensorFlow 是否使用 GPU，并提供实际代码示例以便读者了解。
## 1. 环境
文前言使用pip安装首先确保源足够稳定直接使用pip进行安装TensorFlow-GPU根据TensorFlow的版本安装CUDA和CUDNNCUDA安装过程CUDNN安装测试测试TensorFlow能否检测到GPU二、问题记录失败的路一：失败的路二：失败的路三： 前言TensorFlow-GPU的安装本身并不难，难顶的是装好了TensorFlow却找不到GPU。 使用pip安装首先确保源足够
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2024-04-10 13:38:28
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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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对于算法小白来说，配置环境甚至比学网络模型还要难，配置环境过程中会遇到各种坑，一定要耐心，不要砸机（计算机）！花了6、7个小时的时间才把TensorFlow-gpu安装好，必须分享记录一下。首先，感谢这篇blog：，整个安装过程很详细。 在安装之前要确认一下几件事情。1、确保电脑上有独立的英伟达显卡且安装了相应的驱动，（查看显卡型号：右击计算机-设
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2024-04-25 12:58:52
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GTX1650+anaconda+python3.7+tensorflow-gpu1.14.0+cuda10.0+cudnn v7.6.5深度学习小白简单记录tensorflow-gpu安装过程，参考了许多他人安装成功的教程，感谢各位大佬！查看是否支持GPU，安装cuda，安装cuDNN，安装tensorflow-gpu并测试。 关键在于各版本是否匹配。1. 首先查找出对应版本的python+te
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2024-03-28 16:34:28
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Tensorflow是当今深度学习很流行的一个框架，它是由谷歌开发的深度学习框架到现在已经发布到了TF2.0版本了。TF的安装有两个版本一个是CPU版另一个是GPU版。当然GPU上运行TF的速度自然比CPU会快，但是自然它的安装也比CPU版要麻烦。CPU版的TF的安装十分的简单，这里当然不作叙述，本文主要是想记录下自己安装GPU版中遇到的一些问题和坑。一、首先安装GPU版本的Tensorflow第
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2024-04-24 10:25:35
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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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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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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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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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本文将对Tensorflow中的常用方法进行总结。TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现
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2024-08-16 22:52:00
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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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