Build Tensorflow from source

部署运行你感兴趣的模型镜像

RTX2080 + UBUNTU19.04 + DRIVER418.56 + CUDA10.1 + CUDNN7.6.0 + TENSORFLOW1.13

  1. install driver
  2. Install cuda10
  3. Install cudnn
    1,2,3 see https://blog.youkuaiyun.com/iamsuperman2/article/details/81605707
  4. Install TENSORFLOW, build from source
    https://www.tensorflow.org/install/source

When configure build (.configure), do not select XLA JIT, OpenCL SYCL, and ROCm.

The build may take several hours.

  1. Test installation
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only=False,
    min_cuda_compute_capability=None
)

or

https://stackoverflow.com/questions/38009682/how-to-tell-if-tensorflow-is-using-gpu-acceleration-from-inside-python-shell

If get errors like “ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory”, try

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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