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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最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下： 这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fal
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2024-04-03 09:53:51
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装的是tensorflow-gpuhttps://stackoverflow.com/questions/56786677/tensorflow-1-14-0-is-not-using-gpu有报错： Cannot dlopen some GPU libraries. Skipping registering GPU devices…
原创
2022-07-19 12:00:45
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安装前准备 TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 C
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2024-04-25 09:57:08
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安装前准备TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUD
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2024-09-24 23:18:02
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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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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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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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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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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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在Windows安装tensorflow-gpu总共分为以下几点安装Python或者Anaconda（建议后者，使用起来非常方便）安装cuda安装cuDNN安装tensorflow-gpuAnaconda的安装Anaconda安装起来很简单，去Anaconda的官网寻找自己想要下载的版本，进行下载和安装即可。NOTICE：正常情况下会自己将Anaconda的很多路径加入到环境变量中，但是为了保证万
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2024-06-07 18:05:35
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准备工作： 在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cu
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2024-02-28 21:14:59
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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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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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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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如果你使用类似C++这样的语言在单核CPU上编写你的软件，为使其能够在多个GPU上并行运行，你可能需要从头开始重写你的软件。但是在TensorFlow中并非如此。由于其符号性质，tensorflow可以隐藏所有这些复杂的过程，使你无需在多个CPU和GPU上扩展程序。让我们从在CPU上添加两个向量开始：import tensorflow as tf
with tf.device(tf.Device
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2024-03-22 12:00:40
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官方网址： https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu?hl=zh-Cn#manual_device_placement使用 GPU目录支持的设备记录设备分配方式手动分配设备允许增加 GPU 内存在多 GPU 系统中使用单一 GPU使用多个 GPU支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们
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2024-03-24 15:12:52
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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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安装步骤1.确认自己的显卡支持CUDA2.下载并安装 Visual Studio3.下载并安装Anaconda4.下载并安装CUDA5.下载并安装cudnn6.下载和安装Tensorflow 本人本是电脑小白一枚，因为用深度学习处理图像需要用到GPU版本的tensorflow，无奈看遍全网安装教程，踩遍所有会踩的坑，故在此写下一些安装注意事项（辛酸史），方便遇到和我一样问题的朋友解决问题（其实
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2024-05-10 12:11:12
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