note-about-tensorflow:tensorflow-gpu踩坑实录基于win10安装成功配置:cuda_10.0.

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关于张量流 tensorflow-gpu踩坑实录基于win10 安装成功配置: cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64 安装流程:CUDA-> cudnn-> tensorflow-gpu 一开始安装的tensorflow_gpu版本为1.12.0,出现ImportError:DLL加载失败:找不到指定的模块。无法加载本机TensorFlow运行时。 原因为:CUDA版本与CUDNN与tensorflow_gpu版本不对应 使用pip install -U tensorflow-gpu ==(指定版本号)-i 该操作会删除的GPU版本,再通过内部源下载指定版本 出现EXCEPTION,很可能是网络原因,重新pip安装
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内容介绍
# note-about-tensorflow tensorflow-gpu 踩坑实录 基于win10 安装成功配置: cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64 安装流程: CUDA->cudnn->tensorflow-gpu 一开始安装的tensorflow_gpu版本为1.12.0,出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 Failed to load the native TensorFlow runtime. 原因为:CUDA版本与CUDNN与tensorflow_gpu版本不对应 使用pip install -U tensorflow-gpu==(指定版本号) -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 该操作会删除原有的GPU版本,再通过国内源下载指定的版本 出现EXCEPTION,很可能是网络原因,重新pip安装即可 在python中测试是否为tensorflow_gpu环境: sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 另一种测试方法: tf.test.is_gpu_available() 查看当前tensorflow版本: 进入CMD,输入 conda info -e查看环境 激活并进入某环境 activate tensorflow-gpu 进入编译 python 使用pip指令 pip show tensorflow-gpu
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