vim 命令大全 / vi 命令大全(vim保存退出命令)
903
2022-05-28
cuda各个版本下载:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA9 .0 不兼容:
1、cuda toolkit V8.0安装,去官网下载对应版本,
注意1:安装目录别改,默认在c盘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\CUDA
注意2:安装错了可以重装
2、cuDNN拷贝到cuda安装目录:
即使你把cuda安装在d盘,也会在这个目录
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
安装完毕后测试cuda版本:
nvcc -V
结果:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Jan__9_17:32:33_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.60
3、卸载tensorflow cpu版
1)如果用conda安装:
conda install tensorflow
如果用pip安装:
pip install tensorflow
4、安装gpu版(conda无安装包)
pip install tensorflow-gpu
5、验证至看到显卡信息则成功
python环境下:
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
1、cuda toolkit V8.0安装,去官网下载对应版本,
注意1:安装目录别改,默认在c盘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\CUDA
注意2:安装错了可以重装
2、cuDNN拷贝到cuda安装目录:
即使你把cuda安装在d盘,也会在这个目录
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
安装完毕后测试cuda版本:
nvcc -V
结果:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Jan__9_17:32:33_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.60
3、卸载tensorflow cpu版
1)如果用conda安装:
conda install tensorflow
如果用pip安装:
pip install tensorflow
4、安装gpu版(conda无安装包)
pip install tensorflow-gpu
5、验证至看到显卡信息则成功
python环境下:
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
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