tensorflow-gpu

最近需要跑比较大的模型，电脑上的 cpu 版本太慢了，跑了两天实验室，大冬天的，还是待在宿舍学习比较舒服，于是狠下心来重新装了系统，探索一下 gpu 版本的安装。比较令人可喜的是，跟着前辈们的经验，还是让我给安装成功了。由于我是新装的系统，就像婴儿般纯净，所以进入系统的第一步就是安装 cuda，只要 ...

电脑环境 ubuntu 18.40 gpu rtx2080ti 一.安装显卡驱动 刚开始尝试用手动安装方式安装驱动 下载了驱动程序但是因为没有gcc所以放弃这种方法 后尝试最简单的方式 在 菜单--软件和更新中--附加驱动 中会自动显示需要的驱动程序 但是遗憾的是我的这里显示的是 没有可安装的驱动 ...

本文章主要是记录，cuda 编程过程中遇到的相关概念，名字解释和问题；主要是是用来备忘： cuda PTX ：并行线程执行（Parallel Thread eXecution，PTX）代码是编译后的GPU代码的一种中间形式，它可以再次编译为原生的GPU微码。 下面几条链接，是对nvcc 编译过程中， ...

最近需要使用 nvprof 此时cuda 程序运行的性能，下面对使用过程进行简要记录，进行备忘： 常用使用命令：nvprof --unified-memory-profiling off python run.py （这是因为某块内存被设置了不允许分析，导致）参考：https://docs.nvid ...

装tensorflow-gpu的时候经常遇到问题，自己装过几次，经常遇到相同或者类似的问题，所以打算记录一下，也希望对其他人有所帮助 基本信息 tensorflow-gpu

tensorflow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程

目录索引需求分析安装步骤Tensorflow-gpu的激活及使用方法PyCharm的编辑器选择和配置需求分析在使用GPU来运行深度学习的项目时，首先需要安装Tensorflow-gpu 环境。安装步骤（1）下载 Anaconda，用以配置python环境；（2）下载 CUDA 和 cuDNN，并安装1。安装过程在这里不再赘述。需要注意的是，CUDA 安装后自动配置环境变量，不需要再进行配置，但cuDNN 需要2；（3）在 Anaconda 的 Anaconda Prompt 窗口里面，进行te

先看效果参考 ：https://blog.csdn.net/j879159541/article/details/93199150之前听网课，可羡慕老师的gpu，后来发现自己的电脑，战神老版本也有独立显卡 GT 940M 2G 我就迫不及待地装上了，速度还未测，不过肯定比之前快咯！哈哈第一步在cmd 中输入 conda create --name tensorflow-gpu python=3.7注：前提是装好了anaconda，这是最基本的操作第二步激活 activate tensorfl

文章目录问题描述解决办法参考链接问题描述Linux 下使用 tensorflow-gpu 出现如下报错：import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-2-25b92e4d5dec>", line 2, i

一、错误记录：callbacks = callbacks_list#callbacks_list File "C:\Users\123\anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 324, in new_func return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\123\anaconda3\envs\py37\lib\sit...

转载请注明出处：https://blog.csdn.net/xiezhiliang221安装配置与前言前言：使用minconda（不推荐用anconda太大了）+VS2019安装 注意安装一定按照这个顺序来推荐b站观看tensorflow笔记（北京大学），很详细。本人电脑配置：电脑版本：win10专业版显卡：NVIDIA Geforce MX150CUDA驱动：更新到10.2如何查看自己电脑配置：然后更新驱动，查看驱动版本：电脑控制面板 —> NVIDIA控制面板 —>

基于autograph的tf.keras流程tensorflow-gpu安装查看版本tf.keras简单编程流程tf.function装饰器实现自动图整体流程tensorflow-gpu安装笔者这里安装了anaconda3的最新版本,下载自清华大学镜像站,选择了ubuntu系统可用的Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh下载安装的,其它系统选择对应的版本即可,anaconda安装完成后,可以首先检查一下系

Tensorflow-gpu环境搭建详细教程配置环境下载安装CUDACUDA9.0的环境变量配置下载安装CUDNN9.0下载安装anaconda3Tensorflow的安装测试遇到的问题配置环境安装tensorflow-gpu之前，我们需要准备好环境anaconda3+cuda9.0+cudnn9.0+tensorflow-gpu1.9.0.其中cuna9.0和cudnn9.0和tensorflow-gpu1.9.0三者的版本需要相互对应。下载安装CUDAcuda9.0 官方下载地址.1.我这里

前言安装富特文 _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])/home/bc311/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:545: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a fut.

记录一下，以防忘记1.首先我拿驱动精灵把显卡驱动升到最新，然后在NVIDIA 控制面板里查看支持CUDA9.1，但是我下载了CUDA9.0+cudnn7.0，先不用安装。注意，CUDA的补丁也得下载。2.下载vs2015社区版，因为免费，注意，一定要是vs2015的。3.然后，安装CUDA9.0，选自定义，自定义我是全部安装了，安装到D盘，我是这样创建的，都是文件夹，v8.0换成v9.0，懒得换了。然后安装那四个补丁，同样自定义，看好位置，归位。然后解压cudnn，把里面的三个文件夹复制到

问题描述：我通过控制台使用tensorflow-gpu没问题，但是通过pycharm使用却不可以，如下所示：通过控制台：answer@answer-desktop:/$ pythonpython 3.