win10+tensorflow1.14+cuda10安装踩坑

最新推荐文章于 2023-11-01 21:18:29 发布
最新推荐文章于 2023-11-01 21:18:29 发布
阅读量1w 收藏 12
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： tensorflow cuda
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ghost911_slb/article/details/94643706
本文详细记录了在Windows环境下使用VisualStudio2017、CUDA10、cuDNN7.6及Python3.7安装TensorFlow 1.14的过程，包括解决安装中遇到的如visualstudiointegration失败、cudafe++.exe及cudnn64_.dll等错误的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tensorflow1.14安装记录

需要python3.7，cuda10，cudnn7.6，visual studio 2017

可以用visual studio 2017 community 版本 ，win10 sdk要加上，build tools要装上

cuda10.0安装不上报错visual studio integration failed，选择自定义安装，去掉visual studio integration 选项

cudnn可以使用7.6版本，覆盖进cuda10.0目录，

编译tensorflow，如果报错cudafe++.exe ，把cuda10.1也装上，然后把bin目录下的cudafe++.exe ，复制进cuda10的目录，替换原来的，把环境变量里10.1相关的都删掉。把这几个目录都加上

如果报错cudnn64_.dll或cudart64_.dll 找不到，把cudart64_100.dll 和cudnn64_7.dll 改成对应的名字。

这样就没问题了

ghost911_slb
关注
AI人工智能领域TensorFlow的模型部署指南
AI 原生应用开发的博客
07-04 1160
在人工智能领域，构建高性能模型只是成功的一半，将这些模型有效部署到生产环境并解决实际问题才是最终目标。本指南将带领您探索TensorFlow生态系统中模型部署的完整流程，从模型优化、格式转换到在各种环境（云服务器、移动设备、嵌入式系统、网页浏览器）中的部署实践。无论您是AI研究人员、软件工程师还是产品经理，本文都将提供实用的策略、代码示例和最佳实践，帮助您克服部署挑战，实现AI模型的商业价值转化。想象一下，您和团队花费数月时间研发了一个高精度的图像识别模型，在测试集上达到了98%的准确率。
tensorflow安装 | cudnn/cuda版本
Hesy_H的博客
10-04 384
其他link 之前的另一个踩坑记录：win10 tensorflow1.2(gpu)安装(CUDA8.0+cudnn5.1) + keras 2.0 判断cuda和cudnn版本 cuda cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery 会出来一大串log，就看最后几行就行： cudnn nvcc --version 提示缺包的话就安装下。么有root权限就再去搜搜别的work-aroun
Win10+tensorflow1.14.0+cuda10.0环境配置
yipianbingxinzb的博客
08-11 8776
经过长时间踩坑，终于在自己电脑上配置好tensorflow1.14.0+cuda10.0，最开始在电脑上安装cuda10.1版本，后来安装tensorflow出现问题，加载不了tensorflow模块，换成cuda10.0，最后安装成功。 本机机型：拯救者Y7000P-1060 1、安装VS2017，VS2017社区版可以免费安装； 2、安装annaconda，annaconda的安装可参考：an...
tensorflow升级到1.14版本，cuda10.1
热门推荐
my88site的专栏
08-16 2万+
tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系： https://tensorflow.google.cn/install/source 安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 在附加驱动中有本机所...
Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0
08-19
主要介绍了Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
win10+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow1.4
木槿的世界
06-06 723
安装tensorflow-gpuCUDA9.0+tensorflow-gpucuda8.0+tensorflow-gpu记录一些坑：no module named cv2----pip install opencv-pythonNo module named 'PIL'---pip install pillow这两天试了一个jupyter notebook 里面的评分例子： 要pip instal...
详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
01-21
参考官网地址： Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
Anaconda+TensorFlow安装配置过程
lithium_jz的博客
12-12 8072
Win8.1+TensorFlow1.14+Pyhton3.7+CUDA10 这几天一直在配置 Python 环境，遇到了许多坑。决定开一篇文章，记录一下自己的踩坑过程，避免在将来重装时遇到同样的问题。同时也分享给同样要做 Python 开发的小伙伴们，希望你们能少走一些弯路。 近几年数据科学与大数据的发展直接促使Python编程语言作为大众化的主力编程语言，主要原因有以下几点 语法简单 各领域...
【WSL2笔记2】 搭建深度学习开发环境踩坑笔记 Ubuntu+CUDA+cuDNN+PyTorch+Tensorflow+ONNX
老富的博客
04-06 4172
错误的结果就是配置的所有虚拟环境都以base的python版本运行，无法配置每个虚拟环境使用不同python版本，失去了虚拟环境意义。至此，适用PyTorch、Tensorflow、cuDNN框架的深度学习开发环境搭建完成。WSL 上的 CUDA 用户指南。安装protobuf 3.2版本。Anaconda官网版本档案。下载Anaconda安装包。创建Python虚拟环境。设置Anaconda路径。需要注册账号登录下载。通过SSH传送WSL。
Win10+GTX1650显卡下安装Tensorflow-gpu1.14的踩坑过程及训练目标检测模型
weixin_45023983的博客
08-11 2万+
Win10+GTX1650显卡下安装Tensorflow-gpu1.14的踩坑过程及训练目标检测模型 作为一个刚接触深度学习的小白，因目标检测的任务需求，在网上查阅了大量前辈写的相关blog，学到了很多东西，最后自己搭建完环境训练了模型。因为搭配环境时踩了很多坑，我将内容整理一下，方便必要时再次查看。 安装tensorflow-gpu前python、cuda、cudnn、vs的版本需要一一对应，否...
解决tensorflow的ImportError: DLL load failed问题，win10+cuda+cudnn+1660+tensorflow-gpu+torch安装爬坑指南，验证安装成功
weixin_43686392的博客
06-10 811
文章目录1.tensorflow ImportError: DLL load failed:2.其他要注意的地方3.验证GPU版tensorflow和pytorch是否安装成功： 1.tensorflow ImportError: DLL load failed: 这几天安装GPU版的tensorflow（以下简称tf）死活装不上（请大家注意发文日期） import tensorflo...
tensorflow_gpu==1.14.0版本
05-21
配合博文“tensorflowGPU版本安装”食用。压缩包是tensorflow_gpu==1.14.0版本的安装包，下载后需要用pip install+路径名+文件夹名安装后即可适用。这个是我在GITHUB上下载下来的请放心使用
Ubuntu 16.04 Nvidia驱动安装正确姿势
lyp
11-04 494
又是感谢学长的一天！！！ 1、查看显卡信息： $ lspci | grep VGA 2、下载驱动程序： http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完之后是一个名称为 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run 的文件 3、删除原有驱动： $ sudo apt-get remove --purge nvidia* 3.临时关闭显示服务 sudo service lightdm stop 4.运行安装程序 sudo chmod +x NVIDIA-L
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘（windows darknet 的cuda编译）
lishiyu93的博客
03-09 1999
环境 软件 windows10 cuda 10.0 VS2019 硬件 GPU：1660ti 问题描述 编译darknet代码时，报错nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86’ 分析 1660tiGPU的算力不支持8.6，而最新的工程中的CUDA配置了8.6参数 解决办法 删除compute_86,sm_86参数。1660ti的算力支持7.5，故修改后的配置参数如下： compute_50,sm_50 compute_61,sm_61
nvcc error : 'cudafe++' died with status 0xC0000005 (ACCESS_VIOLATION)
3D的博客
02-08 5108
在尝试训练StyleGAN2的时候报错: nvcc "D:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\_pywrap_tensorflow_internal.lib" --gpu-architecture=sm_75 --use_fast_math --disable-warnings --include-path "D:\Anaconda3\li...
记录一个简单的tensorflow-gpu安装办法
maye799535410的博客
11-11 573
简便的tensorflow-gpu安装方法
Windows安装tensorflow-gpu=1.14.0&CUDA=10.0&cuDNN=7.4 （多版本CUDA共存）
最新发布
weixin_44589540的博客
11-01 3484
的版本，可以把鼠标放在上面，在左下角会显示版本号，这里选择安装适用于。（这一步的选项非常重要，如果勾选了其他的可能导致高版本已安装的。这里使用默认的安装位置就可以，可以记一下安装位置，后面需要用到。（注意如果原本已经打开了终端，需要关闭重新打开），第二个语句我第一次运行一直没有输出最后的。，还以为安装出错了，结果第二次运行成功输出。，如果需要安装高版本的需要先更新显卡驱动。的路径，我猜测这一步不是必须要做的hhh。配环境实在不易，给自己鼓个掌，加油~对于第一个语句，会输出很多行。的环境配置，需要先安装。
安装tensorflow-gpu1.14
Fairy_v的博客
08-23 4956
1.创建环境 conda create -n tf_1.14 python=3.6 激活自己的环境 source activate tf_1.14 2.查看服务器安装的cuda版本 (1)通过命令查看：nvcc -V 或者是nvcc --version都可以，但前提是添加了环境变量 (2)通过文件查看：cat /usr/local/cuda/version.txt 得到cuda版本是10.1 查看 cuDNN 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep
Anaconda镜像安装tensorflow-gpu1.14及Keras超详细版
Xnion的博客
04-02 6237
一、CUDA和cuDNN的安装及环境配置 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiv 首先从该网页下载tensorflow对应版本的的CUDA，tensorflow2.0可以使用CUDA10.0，cuDNN7.6.4下载好后按要求进行安装。 https://developer.nvidia.com/cudnn 然后在这个网站下载cuDNN，解压后依次复制到CUDA的安装路径中，路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computin
TensorFlow 1.14离线安装指南及资源分享
资源摘要信息:"tensorflow1.14离线安装包.zip" 知识点概述： TensorFlow是由谷歌开发的...通过以上步骤，可以在没有互联网连接的环境中成功安装TensorFlow 1.14版本，进而进行机器学习和深度学习项目的研究与开发。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值