Anaconda在线安装Tensorflow-gpu 1.14版本
conda create -n tf114-gpu
conda activate tf114-gpu
conda install tensorflow-gpu==1.14.0
# 判断CUDA是否可以用
tf.test.is_built_with_cuda()
# 判断GPU是否可以用
tf.test.is_gpu_available(
cuda_only=False,
min_cuda_compute_capability=None
)
Anaconda离线安装Tensorflow-gpu 1.14版本
windows10 + anaconda + tensorflow1.14-gpu + cuda10.0 + cudnn7.4.1 + nvidia driver version446.14
## tensorflow-gpu & cuda & cudnn 版本配置
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
## nvidia driver version & cuda 版本配置
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
## nvidia driver 安装
https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us
# 下载nvidia driver自动驱动程序更新
https://www.geforce.cn/drivers --> 安装 --> 最新GeForce Game Ready Driver快速安装 --> nvidia-smi --> DriverVersion 446.16, CUDAVersion 11.0
### CUDA要求10
# 安装cuda-toolkit10.0 & cudnn7.4版本
cuda安装 --> https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive --> cuda toolkit10.0 win10 exe(network)
--> 按照默认安装 --> nvcc --version查看当前使用的cuda版本 --> cuda10.0 --> https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
--> cudnn7.4.1 --> 解压并文件至cuda10.0安装文件夹中
# 判断CUDA是否可以用
tf.test.is_built_with_cuda()
# 判断GPU是否可以用
tf.test.is_gpu_available(
cuda_only=False,
min_cuda_compute_capability=None
)
