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  1. Ubuntu 16.04×86_64配置TensorFlow-GPU 1.6.0

  2. Ubuntu 16.04×86_64 + NVIDIA GeForce GTX 1080Ti + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 配置TensorFlow-GPU 1.6.0 本教程配置环境为： • Ubuntu 16.04×86_64 LTS、NVIDIA GeForce GTX 1080Ti • CUDA 9.0 、cuDNN 7.0、TensorFlow-GPU 1.6.0 文中首先介绍了配置之前的相关准备工作，包括查看 NVIDIA 显卡型号和对应驱动是否安装、验证 NVID

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-19
    • 文件大小：594944
    • 提供者：qq_41667926

  1. cuda 8.0 Ubuntu deb和run文件及对应的cudnn16.04

  2. Ubuntu16.04的GPU版本tensorflow对应的cuda8.0和cudnn的百度云链接，deb文件和run文件都有，可自行选择

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：64
    • 提供者：cjmczh999

  1. 详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系

  2. 主要介绍了详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38693476

  1. Win10下配置tensorflow-gpu的详细教程（无VS2015/2017）

  2. 总体顺序 确定需要安装的tensorflow-gpu版本，点击这里拉到最下方，一般是cuda10和cudnn7.4，以及对应的nvidia驱动，cuda，cudnn版本 更新驱动，可下载NVIDIA-GEFORCE，点击这里 安装cuda，点击这里最后选择exe（local） 下载完成后选择一下安装目录，其他的不用管（记住自己的安装目录） 添加cuda环境变量，自行百度 下载cudnn7.4，nvidia官网注册账号后下载，百度一下将cudnn哪三个包放到对应cuda文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：187392
    • 提供者：weixin_38748239

  1. TensorFlow的GPU安装流程（TensorFlow+CUDA+CUDNN+Keras）（自我总结版）

  2. 我想安装一个TensorFlow的GPU版，但是什么也不知道具体怎么开始，所以在网上搜了很久，最后结合自己的电脑终于安上了。这里把我的经验分享给大家，希望能有所帮助。 1.首先，我们需要确定你的电脑的GPU是否支持安装。 我看网上好多都有怎么查看的帖子。我就不仔细介绍了。（因为我的电脑自带NVIDIA的一系列东西，虽然也有CUDA，但是我后来还是自己安装了一下，因为原来的我找不到安装路径。我的电脑显卡是GTX1650的） 2.安装CUDA和对应的包CUDNN 这个可能与你要使用的TensorFl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：287744
    • 提供者：weixin_38694529

  1. Anaconda + tensorflow-gpu+keras+win10

  2. 首先，tensorflow的GPU版本是需要安装CUDA和cudnn加速包。 （CUDA和cudnn以及tensorflow，keras有着较为严格的版本对应关系， 一定要看好版本下载）。 前言 很久以前就在自己的电脑上把CPU版本的tensorflow配置好了，最近搞了一个笔记本，上面配置着GTX1650显卡，正好要使用tensorflow，最开始以为这个显卡带不动，只配置了cpu版本的腾搜人flow，后来手痒痒就顺带把GPU版本的tensorflow也配置了，配置的过程很幸运，找到了一个好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：615424
    • 提供者：weixin_38623000

  1. anoconda环境中pytorch和tensorflow环境的兼容

  2. 问题：pytoch和tensorflow的cuda版本如果不一致，但是.bashrc中只能一次设置一个cuda路径。每次激活tensorflow或者pytorch的虚拟环境时，要重新去.bashrc文件中添加对应环境的cuda路径，这样非常的麻烦。 解决方法： 一、每次使用不同cuda版本的环境时，手动修改.bashrc文件中对应环境的cuda路径。 1.激活tensorflow环境时（cuda6） 打开.bashrc文件，在最后写上cuda的路径，保存并退出： export LD_LIBRAR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38714509

  1. 深度学习环境搭配——cuda+cudnn+tensorflow-gpu+keras

  2. 深度学习环境搭配——cuda+cudnn+tensorflow-gpu+keras 一、手动安装： cuda下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit cudnn下载：https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow版本和cuda的对应关系： https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems https://www.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：146432
    • 提供者：weixin_38652270

  1. TensorFlow-gpu和opencv安装详细教程

  2. TensorFlow-gpu 1.安装Anaconda 进入官网(https://www.anaconda.com/) ->get started->Install Anaconda Individual Edition->DownLoad->选择对应版本，这里选择window python3.7 64位，然后一路安装，记得加环境变量 2.打开Anaconda Prompt 执行 pip install tensorflow-gpu 后等待安装完成 3.执行 pip l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38663733

  1. Ubuntu下安装CUDA10.0以及问题

  2. tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系： https://tensorflow.google.cn/install/source 安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 在附加驱动中有本机所用的显卡驱动。 提示Incomplete installation!这里不用管，只是没有安装CUDA驱

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38605590