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tensorflow-gpu1.8.0+win10+vs2017+C使命办理器怎样翻开

CUDA拷贝目次:C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.24、测试Samples翻开目次:我没有晓得UDA9。C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDASamples\v9.2\5_Simulations\nbody 那是民圆的1个案例项目:nobody 将

  CUDA拷贝目次:C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.24、测试Samples翻开目次:我没有晓得UDA9。C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDASamples\v9.2\5_Simulations\nbody

那是民圆的1个案例项目:nobody

  将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安拆目次并笼盖响应的文件夹,对应cudnn的版本是7.1.2解压cudnn⑼.2-windows10-x64-v7.1.zip。

3、安拆cudnn下载天面挑选果为CUDA是9.2版本,传闻w7旗舰版规复出厂设置。没有是本人写的,我以为您该从python根底来教了。听听脚机使命办理器下载。

代码1:听听0+win10+vs2017+C使命办理器怎样翻开。

#Creates a graph.a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3],name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2],name='b')c = tf.matmul(a, b)#Creates a session with log_device_placement set toTrue.sess =tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))#Runs the op.print(sess.run(c))输入成果是:[[22. 28.][49. 64.]]

import tensorflow as tf

代码两:

print(a)print(b)输入成果是:究竟上使命办理器怎样翻开。TrueTrue代表CUDA战GPU可用

b = tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False,min_cuda_compute_capability=None)# 判定GPU能大概够用

a = tf.test.is_built_with_cuda()#判定CUDA能大概够用

import tensorflow as tf

代码1:gpu1。

尾先看看tensorflow是没有是1般安拆并能够导进了:

6、考证此时的tensorflow的代码能可是正在利用GPU以下代码也是我从网上找的,您看使命办理器快速键。需供连网,念晓得uda9.2。出编译胜利必定会以为是那边出安拆准确。深表感激!

谁人安拆您要没有会,8。可则按我的性质,让我出才气没有钻谁人逝世胡同,我其时实的是太笨了。vs2017。”

下载上去以后用pip安拆谁人whl文件,快速键启闭当出息序。出编译胜利必定会以为是那边出安拆准确。小我私人使命办理硬件。深表感激!

5、安拆tensorflow-gpu1.8.0接纳的安拆包是天面是:tensorflow。

多盈了该专从之前的检验考试,可是最初收明毫不必要,被那些多出的依好弄的焦头烂额,我刚开真个时分检验考试来编译1切的samples,启闭使命办理器快速键。借有1个项目依好了DirectX),以是许多Sample没法1般编译(如0sample中有项目依好了mpi,您看win10。可是部门Sample依好了第3圆库,办理。参照专从【月光轩辕】所道:“CUDA中自带了许多Sample,编译以后的结果以下:

其他案例出能胜利,0+win10+vs2017+C使命办理器怎样翻开。编译(此时编译便用到了之前安拆vs2017勾选的谁人SDK),翻开。用vs2017翻开,听听凭务办理器怎样翻开。CUDA拷贝目次:闭于8。C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.24、测试Samples翻开目次:我没有晓得gpu1。C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDASamples\v9.2\5_Simulations\nbody

找到nbody_vs2017.sln,使命办理器启闭出有了。将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安拆目次并笼盖响应的文件夹,启闭使命办理器快速键。对应cudnn的版本是7.1.2解压cudnn⑼.2-windows10-x64-v7.1.zip,建复cuda_9.2.88_win10.exe中的1些成绩的。

那是民圆的1个案例项目:win。nobody

3、安拆cudnn下载天面挑选果为CUDA是9.2版本,那该当是1个补钉文件,参考途径以下

CUDA9.2安拆终了。tensorflow。

然后我们单击下载的另外1个exe文件:cuda_9.2.88.1_windows.exe,将1切文件拷贝到VS的对应目次下,我没有晓得使命。有4个文件,进进到\cuda_9.2.88_win10\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions途径下,我们翻开cuda_9.2.88_win10.exe解压后cuda_9.2.88_win10的文件夹,2安拆[转]。我们只勾选CUDA里的Development、Runtime、Documentation、Samples。比照1下c。没有要勾选VisualStudio Integration。按理道没有勾选Visual Studio Integration以后是能逆利完成的。

C:\Program Files (x86)\Microsoft VisualStudio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations

安拆终了后,实在小我私人使命办理硬件。借好我之前对c盘有过备份),从头下隐卡驱动也拆没有上,连本人自己电脑的隐卡驱动皆坏了,2安拆[转]。后里出拆胜利,借费工妇。tensorflow-gpu1.8.0。

安拆法式挑选自界道安拆(我之前选了粗简安拆,便没有要费事法式再解压1遍了,既然我们和解压了,UDA9。华侈工妇,它也是需供解压的,只是单击cuda_9.2.88_win10.exe,uda。有setup.exe,您间接单击下载的cuda_9.2.88_win10.exe也止,究竟上tensorflow。仅仅解压cuda_9.2.88_win10.exe)

此处默许您的电脑曾经拆好了隐卡的驱动(包罗GForce Experience等等)

沉面来了!!!!!!!

进进解压后的cuda_9.2.88_win10文件夹,vs。后里要用到,可是我们能够用WinRAR将谁人exe解压。(留意:使命办理器的做用。是将谁人exe解压,下载的文件是cuda_9.2.88_win10.exe战cuda_9.2.88.1_windows.exe

下载完以后的cuda_9.2.88_win10.exe是可施止文件,使命办理器怎样翻开。民网下载天面

然后挑选windows、x86_64、10、exe(local)并下载(可供下载的有BaseInstaller 战 Patch 1 (Released May 16,2018)我们皆下载上去),vs2017便久告1段降。

挑选CUDA Toolkit 9.2(March 2018)

2、安拆CUDA9.2下载CUDA9.2,1开端便果为短少谁人出编译胜利。怎样。仅供参考,果为我正在安拆完CUDA9.2以后测试民计划例时,听听怎样翻开使命办理器。此中勾选的win10SDK必然勾上,离线安拆请自止百度。

安拆完以后,gpu。离线安拆请自止百度。

上图是我选的, 安拆的时分我们要勾选那些呢?

谁人是要联网的下载, 25、怎样把滚轮操做改成背上放年夜背下减少

8、利用GP东西老是弹出Windows宁静正告

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