3_TensorFlow1.31.1 GPU版本【编译成功日志】，4_TensorFlow1.31.1 GPU版本【编译成功日志，已禁用xla】

最新推荐文章于 2023-11-01 11:30:37 发布
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博客记录了TensorFlow1.31.1 GPU版本的编译成功日志，包含正常编译及已禁用xla的情况，相关日志可通过附件链接https://download.youkuaiyun.com/download/hardwork617s/14121328 查看。

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hardwork617s
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2_TensorFlow1.31.1 GPU版本源码编译【报错备忘】
hardwork617s的博客
01-11 2171
2_TensorFlow1.31.1 GPU版本源码编译【报错备忘】 下面的是按照从现在往过去的时间轴写的，即，编译出错，是从文本内容的后面往前看的顺序。 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ 终于编译成功了！ 编译日志见《TensorFlow1.31.1 GPU版本【编译成功日志】.log》 【gcc4.8.4】使用命令【bazel build --copt=-mar..
1_TensorFlow1.31.1 GPU版本源码编译【重点备忘】
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01-11 1563
1_TensorFlow1.31.1 GPU版本源码编译【重点备忘】 GPU计算能力为3.0的显卡，Kali Linux系统上面配置安装CUDA： ########## 各个软件的版本适配说明 ############### https://tensorflow.google.cn/install/source 【 Kali上面安装 NVIDIA GPU 显卡驱动 】 https://www.kali.org/docs/general-use/install-nvidia-...
TensorFlow1.31.1 GPU版本【编译成功日志】.zip
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GPU计算能力为3.0的显卡，Kali Linux系统上面配置安装CUDA： ########## 各个软件的版本适配说明 ############### https://tensorflow.google.cn/install/source 【 Kali上面安装 NVIDIA GPU 显卡驱动 】 https://www.kali.org/docs/general-use/install-nvidia-drivers-on-kali-linux/
Tensorflow-gpu成功安装步骤
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03-19 448
Tensorflow-gpu100%成功安装步骤写在开头：再次真诚感谢蔡同学对我的指导与帮助。本人安装tensorflow-gpu版本，参考了很多其他博客，很多步骤都有点瑕疵，本人在这里对其进行总结。1.安装Anaconda2.tensorflow及cuda与cudnn版本3.安装CUDA4.安装tf环境 写在开头：再次真诚感谢蔡同学对我的指导与帮助。 本人安装tensorflow-gpu版本，参考了很多其他博客，很多步骤都有点瑕疵，本人在这里对其进行总结。 首先检查自己的电脑gpu是否支持cuda，去官网
tensorflow-gpu安装（详解）
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11-01 2万+
TensorFlow（中文名：张量流）是一个由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习和机器学习任务。
【编译日志打包】TensorFlow1.31.1源码编译，使支持计算能力3.0的GPU显卡！.zip
01-12
《.tf_configure.bazelrc 》禁用【xla】时编译（因为xla默认会要求GPU的计算能力≥3.5）： ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ ...编译TensorFlow1.31.1 GPU版本成功。
tensorflow-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64【禁用xla编译选项，GPU计算能力3.0即可使用】.whl
01-12
TensorFlow【版本】（自己源码编译的，最低GPU计算能力3.0）： 1.13.1 TensorFlow【安装路径】： ['/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/api', '/usr/local/lib/python...
TensorFlow1.31.1源码编译支持计算能力3.0 GPU显卡指南
由于xla默认会要求GPU的计算能力≥3.5，因此在支持计算能力为3.0的GPU时，需要禁用xla。 接下来，描述中的命令行“bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --...
禁用xla之后，源码编译TensorFlow1.13.1成功，测试运行3.0计算能力的GPU显卡K2100M成功！
hardwork617s的博客
01-12 727
禁用xla之后，源码编译TensorFlow1.13.1成功，测试运行3.0计算能力的GPU显卡K2100M成功！ 先直接上图： 测试用Python代码： # 测试成功：【（禁用xla编译选项）源码编译TensorFlow1.13.1成功！ 】 成功使用计算能力为3.0的GPU进行计算 import tensorflow as tf import os # 指定使用 GPU os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.envir.
tensorflow_gpu-1.3.0
11-01
tensorflow gpu 1.3.0版 python 3.6 tensorflow gpu 1.3.0版 python 3.6
使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)
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禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡：GTX 1066 CPU GPU 简单测试：GPU比CPU快5秒 补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项： with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_pla
tensorflow各个版本离线whl文件下载【强烈推荐】
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tensorflow各个版本离线whl文件下载【强烈推荐】 win10 cuda10可以安装： pip installtensorflow-gpu==1.15.0 --user -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple TensorFlow各版本自主下载地址： cpu版本：pip install tensorflow==1.15.0 ...
tensorflow XLA 笔记
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国内镜像安装tensorflow-gpu 1.13.1版本
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安装tensorflow-gpu 版本出错多次，用pip install tensorflow-gpu安装常见的错误为： 安装速度非常慢，在大侠的指导下，用国内镜像成功安装tensorflow-gpu 1.13.1版本。 下面说一下本人安装环境(注意：不同的环境要选用不同的版本才能成功安装)： 显卡型号支持：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ...
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物是人非，结局始终不美
04-26 3万+
tensorflow-gpu/cpu 1.13.1 安装教程安装Anconda集成开发环境下载Anconda安装Anconda安装visual studio和cuda安装visual studio安装cuda安装cudnn配置Anconda测试结束语 安装Anconda集成开发环境 前不久,google公司刚刚发布了tensorflow的最新版本1.13.1,相信有不少朋友已经升级了这个新版本了....
tensorflow 安装GPU版本，个人总结，步骤比较详细
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02-02 3870
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