訾尤的博客

windows10+python3.7 + Tensorflow-gpu1.13.1 深度学习环境配置1.在桌面右击选择NVIDIA控制面板点击后点击帮助下拉菜单下的系统信息如图所示查看自己电脑GPU对应的CUDA版本2.到英伟达官网下载自己电脑对应版本的CUDA(如上图所示我的电脑对应的是CUDA10.1),并下载其对应的CUDNN,然后安装（具体安装步骤自己百度）3.查看自己电脑安装的p...

运行TensorFlow-gpu时报如下错误：Non-OK-status: GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch<Distribution>, num_blocks, block_size, 0, d.stream(), gen, data, size, dist) status: Internal: invalid configuration argument说明你安装的CUDA与cudnn版本过高，此时降低安装的CUDA和cudnn版本

当运行如下代码import tensorflow as tf出现错误为：“ImportError:DLL load failed,找不到指定模块”出现错误的原因为安装的Visual C Redistributate的版本不对,如果安装的是Tensorflow2.3的版本就需要Visual C Redistributate 2019。...

scipyscipy-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl下载链接tensorflow-gputensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl下载链接scikit-learnscikit_learn-0.23.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl下载链接scikit_learn-0.23.2-cp38-cp38m-win_amd64.whl下载链接scikit_learn-0.23.2-cp39-cp39m-..

在桌面右击选择NVIDIA控制面板点击后点击帮助下拉菜单下的系统信息如图所示查看自己电脑GPU对应的CUDA版本到英伟达官网下载自己电脑对应版本的CUDA(如上图所示我的电脑对应的是CUDA10.1),并下载其对应的CUDNN,然后安装（具体安装步骤自己百度）。CUDA以及CUDNN安装后,在PATH中添加如下环境变量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvpC:\Program Files\NVIDIA G.