WIN10安装TENSORFLOW（GPU版本）详解（超详细，从零开始）

最新推荐文章于 2024-05-30 22:48:27 发布
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分类专栏： python 文章标签： python tensorflow 深度学习
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409
【安装教程】Win10环境下安装tensorflow-gpu（gpu版）
WS_Change的博客
06-06 1463
默认已经安装好Anaconda。
Windows安装GPU版本的tensorflow+CUDA+CUDNN（超详细）
m0_46093829的博客
02-12 6474
查看自己的Windows电脑是否成功安装了CUDA 第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。 第二步：命令行里输入“nvcc -V”并回车 第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。 安装CUDA 首先，查看电脑的NVIDIA 版本是否支持CUDA 以及能够配置的CUDA 版本 方法： 在桌面空白处单击右键，打开英伟达控制面板，如果找不到可以参考如下网址win10 nvidia控制面板怎么打开,wi...
windows10安装tensorflow-gpu
Silver_777的博客
12-31 812
版本：Windows 10，anaconda3-2021.11，tensorflow2.3，cuda 10.1，cudnn 7.6.5
Win10安装tensorflow-gpu
probie的博客
03-27 1015
版本搭配（Win10系统上）： Vs2017+Python3.6.6+Cuda9.0+Cudnn v7.4.1 for Cuda9.0+tensorflow-gpu 1.12.0 安装tensorflow-gpu的时候一定要注意版本间的搭配，有一个版本不匹配就会出现错误。 我之前想着安装最新的，所以我试过python3.7.x，cuda10.1，cudnn for cuda10.1和tensorf...
Windows10安装TensorFlow-gpu
Qwertyuiop2016的博客
06-30 1735
我的系统是Windows10专业版。要安装GPU版的TensorFlow，首先需要安装CUDA，下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。我选择的是CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017)，选择这个版本是因为搜到的成功装上的基本都是9.0的版本。另外，TensorFlow和CUDA还有cuDNN的对应版本：https://www.tensorflow.org/install/source_windows。（这个后面需要下载c
ANACONDA +Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+keras安装步骤的ppt
03-01
### ANACONDA +Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+keras安装步骤...以上步骤详细介绍了如何从零开始搭建基于Anaconda的深度学习环境，并通过一个简单的示例演示了如何使用Keras进行实际应用。希望这些信息对您有所帮助！
Windows下TensorFlow GPU 1.8.0安装
flashorsink的博客
03-06 4795
1. 首先进入tensorflow官网查看1.8.0对应的python、CUDA和cuDNN版本（默认显卡驱动已安装） TensorFlowGPU版本对应https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu可以看到我们这次要安装的1.8.0对应版本为python3.5-3.6、CUDA 9和cuDNN 7，那么我们先用anaconda创建一个python3.6的环境,如下我们就创建并激活了一个python3.6版本、名字叫tf18的环境 con
从零开始配置一个能用GPU训练的人工智能环境
最新发布
qq_33037487的博客
05-30 1879
从零安装tensorflow, cuda, cudnn
【CUDA安装终极指南】：Win10 x64系统TensorFlow错误零容忍策略
[【CUDA安装终极指南】：Win10 x64系统TensorFlow错误零容忍策略](https://www.yodiw.com/wp-content/uploads/2023/01/Screenshot-2023-01-28-175001.png) # 摘要 本文全面介绍了CUDA技术的基础知识、安装流程、与...
Win10+TensorFlow-GPU详细安装教程
12-04
Win10 64位+TensorFlow-GPU+CUDA9.2+CUDNN7.4.1深度学习的GPU框架详细安装教程
Windows10安装TensorFlow-GPU
weixin_41789707的博客
10-04 893
过程说难也难，说不难也不难。主要问题还是在安装CUDA上面，说到底还是在下载CUDA时一定要确认好版本。 1.查看显卡版本 在小娜的搜索框或者直接在cmd上运行compmgmt.msc命令，打开【计算机管理】界面，依次点开【设备管理器】，【显示适配器】，查看显卡类型。记住这个型号。 在这里查看显卡是否支持GPU 找到如下界面，可以按照显卡类型查看自己是否支持GPU。 例如我的电脑显卡是GeForce RTX 2060，可以打开【支持CUDA的GeForce和TITAN产品】，就能找到如下图片.
Tensorflow学习：win10安装tensorflow-gpu
cui1004的博客
08-06 352
Tensorflow学习：win10安装tensorflow-gpu 1、安装CUDA 1）确认自己的笔记本带有NVIDIA的显卡。电脑->属性->设备管理器->显示适配器 2）下载安装CUDA 。https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载的安装包如下： 安装过程 和安装其他应用一样，直接下一步下一步，中间可能会有闪屏的现象。 3）安装好之后把CUDA安装目录下的bin和lib\x64添加到 Path环境变量中。 bin路径：C:\P
少走弯路，win10安装TensorFlow GPU版
LUMUYIJIU的博客
06-13 1234
众所周知，TensorFlow GPU版相比CPU版可以依托显卡强大的算力来发挥深度学习更好的性能。在此之前我尝试安装过多次TensorFlow GPU版，但是都是出现各种错误。这里我给大家总结一下我遇到的错误： 下面这种错误就是你安装的CUDA版本和你安装的TensorFlow版本没有相对应，这里我安装了CUDA10，TensorFlow版本是1.10。从错误提示也可以看出来这个Tens...
在Windows10安装TensorFlow（GPU版）
yeluoyeqiushui的博客
06-29 1396
在Windows下安装TensorFlow-GPU版一、准备工作1、确定TensorFlow版本2、确定Python、cuda、cuDNN的版本二、开始安装1、安装Anaconda2、安装Python方法一：安装包安装方法二：通过Anaconda安装3、安装CUDA4、安装cuDNN5、安装TensorFlow三、踩坑总结四、参考文章 安装TensorFlow需要有相适应版本的Python、cuda、cuDNN 一、准备工作 1、确定TensorFlow版本 TensorFlow的安装版本一般根据要运行的源
win10安装tensorflow-gpu版本
GXQ的博客
05-22 350
首先由于CPU和GPU不能共存，需要先卸载CPU的所有版本。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/StardustYu/article/details/82955104 参考：https://blog.youkuaiyun.com/M_Kingsun/article/details/80808107?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-
Windows 10环境下TensorFlow(gpu版本)配置教程——[图解] [详细版][零基础]
XP的博客
02-04 5678
目录欢迎使用Markdown编辑器PyCharm：功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdow
win10下安装tensorflow-gpu版本
qq_41945949的博客
04-01 124
个人使用conda安装tensorflow-gpu时老是遇到这个问题，下到一半就断，下完无法使用gpu，可以使用豆瓣镜像源安装
win10中tensorflow-gpu安装
xubc的大数据笔记
07-25 1157
本机安装的版本号如下 操作系统：           Windows10     GPU型号：           NVIDIA GeForce 920MX TensorFlow版本：tensorflow-gpu 1.9.0 CUDA版本：        cuda_9.0.176_win10 CUDNN版本：     cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1 安装python的...
win11安装tensorflowgpu版本
06-28
### 回答1： 要在Win11上安装TensorFlow GPU版本，您需要遵循以下步骤： 1. 安装CUDA Toolkit：访问NVIDIA官网下载并安装最新版本的CUDA Toolkit。 2. 安装cuDNN：访问NVIDIA官网下载并安装与您的CUDA版本兼容的cuDNN。 3. 安装Anaconda：访问Anaconda官网下载并安装最新版本的Anaconda。 4. 创建虚拟环境：在Anaconda Prompt中使用以下命令创建一个新的虚拟环境： conda create --name tf-gpu python=3.8 5. 激活虚拟环境：使用以下命令激活虚拟环境： conda activate tf-gpu 6. 安装TensorFlow GPU版本：使用以下命令在虚拟环境中安装TensorFlow GPU版本： pip install tensorflow-gpu 7. 验证安装：使用以下代码验证TensorFlow GPU版本是否已正确安装： import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) 如果输出的版本号为TensorFlow GPU版本，并且is_gpu_available()返回True，则表示安装成功。 希望这些步骤能帮助您在Win11上安装TensorFlow GPU版本。 ### 回答2： 要在Windows11上安装TensorFlow-GPU版本，需要遵循以下步骤： 1. 安装CUDA Toolkit 在安装TensorFlow-GPU之前，需要先安装CUDA Toolkit。CUDA是NVIDIA的并行计算平台和编程模型，它包含用于在GPU上执行数学计算的并行计算库和工具。TensorFlow-GPU需要与CUDA一起使用，以获得GPU加速。 在安装CUDA Toolkit之前，需要检查您的GPU是否支持CUDA，您可以在NVIDIA官网上找到兼容性列表。然后，从NVIDIA官网下载适合您的操作系统的CUDA版本。 2. 安装cuDNN cuDNN是CUDA深度神经网络库，它提供了实现深度学习任务所需的GPU加速算法。TensorFlow-GPU需要cuDNN，以获得更快的性能。您可以在NVIDIA官方网站上下载cuDNN。 3. 安装Anaconda Anaconda是一个用于Python数据科学的开源分发版，它包含了大量的Python库和工具。将Anaconda安装到Windows11上，可以方便地管理所需的Python环境和库。 从Anaconda官网下载适合您的操作系统的Anaconda版本，安装后打开Anaconda Prompt。 4. 创建和激活conda环境 您需要在Anaconda中创建一个虚拟环境来安装TensorFlow-GPU。此外，您可以使用以下命令，激活conda环境： conda create -n tensorflow-gpu python=3.6 activate tensorflow-gpu 5. 安装TensorFlow-GPU 在激活conda环境后，您可以使用以下命令，从pip安装TensorFlow-GPU： pip install tensorflow-gpu 或者，如果您要安装特定版本的TensorFlow-GPU，例如2.0.0，请使用以下命令： pip install tensorflow-gpu==2.0.0 6. 测试TensorFlow-GPU 要测试安装的TensorFlow-GPU是否正常工作，请使用以下代码，检查其版本和能否识别GPU： import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 如果输出为True，则表示您已成功安装TensorFlow-GPU，并可以在GPU上运行。 总之，安装TensorFlow-GPU版本需要的步骤包括安装CUDA Toolkit、安装cuDNN、安装Anaconda、创建和激活conda环境、最后安装TensorFlow-GPU，最后测试安装。如上操作，需要有一定的计算机基础，操作时需谨慎，确保操作十分准确，否则可能会出现一些不必要的问题。 ### 回答3： 安装Win11 tensorflow-gpu版本的方法如下： 1. 安装CUDA和cuDNN： 因为tensorflow-gpu需要依赖CUDA和cuDNN，所以第一步需要先安装CUDA和cuDNN，推荐安装最新版本（2021年5月2日的最新版本是CUDA 11.3和cuDNN 8.2）。 2. 创建虚拟环境： 在Anaconda Navigator中打开Anaconda Prompt，运行以下命令创建虚拟环境： conda create -n tensorflow-gpu python=3.8 3. 激活虚拟环境： 运行以下命令激活虚拟环境： conda activate tensorflow-gpu 4. 安装tensorflow-gpu： 运行以下命令安装tensorflow-gpu： pip install tensorflow-gpu 5. 验证安装： 运行以下命令验证tensorflow-gpu是否成功安装： python import tensorflow as tf print(tf.__version__) 如果输出的版本号是tensorflow-gpu的版本号，则安装成功。 小提示：安装过程中可能会遇到各种问题，比如CUDA版本不匹配、缺少某些库等等，如果不确定如何解决，可以在tensorflow的官网或者GitHub仓库中查看相关的文档或者向tensorflow社区求助。 总结： 以上就是在Win11中安装tensorflow-gpu的方法，希望对大家有所帮助。安装过程需要格外小心，尤其是对于初学者而言，切勿心急冒进。如果遇到问题时，可以参考相关文档或咨询专业人士进行处理。加油！
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