博客
关于我
windows10安装tensorflow2.0配置
阅读量:357 次
发布时间:2019-03-04

本文共 747 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

查看本机的CUDA驱动适配版本

桌面右键打开英伟达控制面板,点击帮助->系统信息->组件。在系统信息中可以看到CUDA的当前版本。

TensorFlow各个版本与CUDA版本的对应关系

根据参考,我的电脑安装的是TensorFlow GPU 2.0.0版本,CUDA 10.0版本,cudnn 7.4版本。

安装CUDA

下载地址:(国内访问可能较慢,建议使用镜像或其他工具)

解压路径与安装路径不同,建议选择不同的目录进行解压。安装完成后不要立即删除解压文件,以备后续检查。

安装完成后,确认CUDA工具和驱动已正确安装,路径通常位于C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\

安装cuDNN

下载地址:

注册英伟达账号(建议使用163邮箱,避免验证延迟),下载对应版本的cuDNN安装包。

解压后将cuDNN文件夹复制到CUDA安装目录下(如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\),确保路径正确。

添加环境变量

在系统环境变量中添加CUDA工具路径和cuDNN路径,确保Python环境能找到CUDA和cuDNN库文件。

完成后,打开终端输入“nvcc -V”确认CUDA版本是否正确显示。

安装TensorFlow

自行安装Anaconda环境:

创建虚拟环境:conda create -n tf-gpu python=3.6

激活环境:source tf-gpu

安装TensorFlow GPU包:pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0

进入Python环境,验证TensorFlow版本和GPU是否可用。

转载地址:http://wygq.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
mysql主从复制,读写分离,半同步复制实现
查看>>
MySQL主从失败 错误Got fatal error 1236解决方法
查看>>
MySQL主从架构与读写分离实战
查看>>
MySQL主从篇:死磕主从复制中数据同步原理与优化
查看>>
mysql主从配置
查看>>
MySQL之2003-Can‘t connect to MySQL server on ‘localhost‘(10038)的解决办法
查看>>
MySQL之CRUD
查看>>
MySQL之DML
查看>>
Mysql之IN 和 Exists 用法
查看>>
MYSQL之REPLACE INTO和INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE用法
查看>>
MySQL之SQL语句优化步骤
查看>>
MYSQL之union和order by分析([Err] 1221 - Incorrect usage of UNION and ORDER BY)
查看>>
Mysql之主从复制
查看>>
MySQL之函数
查看>>
mysql之分组查询GROUP BY,HAVING
查看>>
mysql之分页查询
查看>>
Mysql之备份与恢复
查看>>
mysql之子查询
查看>>
MySQL之字符串函数
查看>>
mysql之常见函数
查看>>