最近学习TensorFlow，但是由于先前装的TensorFlow-CPU版本觉得程序跑的有点慢，所以我开始了GPU之旅。安装的过程确实玄学曲折了点，在此期间自己看了很多博主的博文，经此一役，决定以后根据我的实践过程，记录自己学习过程，给自己以后留个备忘录，当然如果可以帮助别人就很荣幸。 如果有朋友碰到了我博文没有提到的问题，并且也顺利解决了，可以留言给我，毕竟我希望集合百家方法，可以帮助更多的人
小白学TensorFlow（一）tensorflow安装在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装：TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序
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2024-05-26 17:40:50
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折腾4天终于装好 tensorflow-gpu 版，此教程一是按照实际操作给自己做个记录，二是给各位一个参考尽量节省安装时间。 硬件：CPU: i5-7400,GPU: GeForce GTX1050Ti系统：Ubuntu 16.04, cuda 8.0, cudnn v5 1 安装前准备工作1.1 检查自己的 GPU 是否满足安装条件 打开终端输入以下指令： lspci
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2024-08-21 11:12:00
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1 目的：在win10上安装python环境在GPU上运行tensorflow程序，先读我写的文章来理解这套东西的原理，然后可以按照“参考网址”中带图片解释的方法进行安装。2 概要:（所有要安装的东西）1 python环境 2 显卡GPU驱动 3 cuda 4 cudnn 5 python库 tensorflow-gpu 6 注意：以上5个东西都是有自己的版本的，必须保证把安装的版本是相互匹配的，
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2024-05-07 16:55:41
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一、在安装tensorflow-gpu2.1.0之前，首先需要确定我们的电脑到底支不支持gpu，具体的查看方式如下图所示：首先选中“我的电脑”单击右键---->“管理”---->“设备管理器”---->“显示适配器”---->查看是否有NVIDIA显卡，要是有就表示我们可以安装tensorflow-gpu，否则我们只能安装不支持gpu的tensorflow版本。
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2024-03-14 21:07:36
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安装前：请先安装ANACONDA，对于WINDOWS来说还是用ANACONDA来安装比较方便一些。安装好ANACONDA后，要添加环境：接下来开始安装TENSORFLOW。第一步，确定你的安装类型:1)支持GPU类型，还是2）CPU类型【一般如果做深度学习，最好安装GPU类型，因为运算速度更快】 第二步，如果是CPU类型，按照官网的说法一步一步来就行了。如果是GPU类型，首先
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2024-05-24 13:10:08
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一、图使用设置import os
import tensorflow as tf
# True:当GPU不存在或者程序中出现GPU不能运行的代码时，自动切换到CPU运行
tf_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
# 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]
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2024-03-15 12:22:29
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1. 安装配置GPU环境1.1. 安装GPU版TF在之前我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。这里我们可以直接使用pip命令来安装：apip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0安装完成后我们后我们可以查看一下当前可用的GPU：from tensorflow.python.client
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2024-05-07 13:36:10
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目录一、硬件要求二、 CUDA和cudnn的安装1、查看本机的CUDA驱动适配版本2、下载CUDA和cuDNN3、安装CUDA和cudnn4、添加环境变量5、检查安装结果三、TensorFlow-gpu 2.3.0版本的安装四、写在最后 一、硬件要求首先，TensorFlow-gpu不同于CPU版本的地方在于，GPU版本必须有GPU硬件的支撑。TensorFlow对NVIDIA显卡的支持较为完备
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2024-04-26 21:22:58
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1、tensorflow-gpu+anaconda环境配置（1）下载anaconda并安装https://anaconda.en.softonic.com/ 选择合适的版本下载（2）根据当前环境下的cuda和cudnn版本来确定tensorflow-gpu的版本目前环境下以安装好cuda和cudnn ①查看cuda版本cat /usr/local/cuda/version.txt②查看cudnn
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2024-02-26 17:18:03
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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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文章目录查看`GPU`数量设置`GPU`加速限制使用的`GPU`，不限制消耗显存的大小动态显存申请，仅在需要时申请显存空间限制使用的`GPU`，并且限制使用的显存大小单`GPU`模拟多`GPU`环境 Tensorflow GPU训练配置 以下教程建立在已经安装好Tensorflow2深度学习环境基础上，进一步管理GPU资源消耗。查看GPU数量import tensorflow as tf
# 查
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2024-02-22 23:37:07
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本文主要总结自己配置gpu版的tensorflow，电脑配置和各个软件版本为：windows10+gtx1080+cuda9.0+cudnn7.1+anaconda3-5.2.0+tensorflow-gpu1.10首先是要看自己的n卡是不是能用cuda（现在的卡好像一般都可以用八），然后根据下图： 该图来自于根据上图就知道肯定不能用python3.7啦（当然有大佬能用当我没说），然后我选择下载c
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2024-09-14 08:54:53
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https://github./tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py https://dataxujing.github.io/TensorFlow-GPU-%E5%B9
原创
2022-01-17 16:26:04
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Tensorflow可在训练时制定占用那几个gpu，但如果想真正的使用多gpu训练，则需要手动去实现。不知道tf2会不会改善一下。
原创
2022-01-17 16:32:07
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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问题描述：笔者最开始装了最新版的12.3版本的NVIDIA驱动+CUDA Toolkit的环境，在【conda install tensorflow-gpu】时完全没报错，但【import tensorflow】的时候出现如下错误：Could not load dynamic library ‘libcusolver.so.11‘； dlerror: libcusolver.so.11根据教程配置
感觉用Anconda安装TF2.X.X太麻烦了，软件体积还大，因此打算用pip结合virtualenv直接安装并集成到jupyter lab。一、安装准备1.1环境要求：python3.5-3.7pip版本大于19virtualenv 环境环境的检测：python --versionpip --versionvirtualenv --version tensorflow官网上介绍还有对Mi
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2024-05-06 11:01:34
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安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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1、确保tensorflow是gpu版本的 import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) 运行结果：Num GPUs Av ...
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2021-10-13 16:00:00
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