以下是为您整理出来关于【安装tensorflow-gpu】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
第一步（可直接跳到第二步）：安装nvidia显卡驱动linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题。使用如下命令添加Graphic Drivers PPA：1sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 然后更新源：1sudo apt-get update 然后去navidia官网查看最新的驱动版本号：navidia官网：http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396，则执行如下指令：1sudo apt-get install nvidia-396最后安装openGL支持：1sudo ...
简介 需要开发Unity AI Agent，可以使用tensorflow进行训练，而Unity只有Win和Mac版本的，所以重新回归Win10系统。。不过，win10也可以使用Linux的子系统了，以后就用win10和linux子系统吧。。。。 这里有Ubuntu16.04的教程：https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476 安装CUDA-9和CUDNN-7 CUDA9.0下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&targ...
Windows下安装Tensorflow-GPU的注意事项 一定一定一定要注意Tensorflow-gpu、CUDA以及cudnn的版本相匹配的问题。 如果Tensorflow-gpu和CUDA的版本不符合，则安装一般不成功。 我当初在笔记本上安装时，就是因为版本不匹配的问题，多次卸了有装，装了有卸，最后搞定版本问题，才终于成功。 我使用的是： Tensorflow-gpu 1.9.0 cuda 9.0 cudnn 7.1 再次强调一定要版本相匹配。
对于算法小白来说，配置环境甚至比学网络模型还要难，配置环境过程中会遇到各种坑，一定要耐心，不要砸机（计算机）！花了6、7个小时的时间才把TensorFlow-gpu安装好，必须分享记录一下。 首先，感谢这篇blog：https://blog.csdn.net/ccnucb/article/details/79873460，整个安装过程很详细。 在安装之前要确认一下几件事情。 1、确保电脑上有独立的英伟达显卡且安装了相应的驱动，（查看显卡型号：右击计算机-设备管理器-显示适配...
2019年5月23日22点32分，记录我在ubuntu下安装tensorflowgpu的一个心得，本人菜鸡，踏坑无数，就这个坑把我折磨的电脑系统换了2遍。 关于linux、cuda、cudnn、tensorflow-gpu的安装网上一大堆，照着来没问题 我的笔记本GTX960m, Ubuntu16.04，cuda9.0 cudnn 7.0.5 tensorflow-gpu=1.5 安装成功。 但是，但是！！！重点来了！ 我自己调试代码的时候发现一个问题，笔记本重启之后调通的tensorflow代码不能运行，在sess = tf.Session(...
网上有很多教程，特别是简写上的写的都还算比较详细。但我自己还是遇到了几个坑，希望对深度学习有兴趣的同学遇到跟我一样的坑，希望这份记录能帮助到你。 问题一：要不要使用Anaconda？ 我看极客时间上的视频课《Tensorflow快速入门与实践》，留言版块上也有讨论这个，视频课中没有用，给出的理由是太大了，几个G。https://time.geekbang.org/discuss/detail/62837 有利弊吧，管理版本方便，但也增加了一定的复杂度。自己觉得好...
Ubuntu16.04安装TensorFlow-gpu版本1. 查看CUDA和Cudnn的版本2. 选取适合的TensorFlow-gpu版本3. 安装TensorFlow-gpu4. 测试TensorFlow-gpu是否安装成功5. 一些报错的解决方案5.1 numpy的版本过高5.2 选用的TensorFlow-gpu版本和CUDA/Cudnn版本不符 Ubuntu16.04安装TensorFlow-gpu版本 目前，基于python的深度学习几个常用的框架分别是TensorFlow、Pytorch、Keras、Theano、Caffe等等，伙伴们可以参考大佬的博客——深度学习十大框...
在之前需要安装CUDA Toolkit 8.0. https://pan.baidu.com/s/1c2y8xIK和cuDNN v6 or v6.1。 一定要版本正确，否则会出现问题，在官网上有说明。直接一直点击确认即可，安装后可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量，接下来要在系统中添加以下几个环境变量： CUDA_SDK_PATH=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0 CUDA_LIB_PATH=%CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH=%CUDA_PATH%\bin ...