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这篇文章主要为大家展示了“如何解决基于Tensorflow使用CPU而不用GPU的问题”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“如何解决基于Tensorflow使用CPU而不用GPU的问题”这篇文章吧。
创新互联公司基于分布式IDC数据中心构建的平台为众多户提供成都西信服务器托管 四川大带宽租用 成都机柜租用 成都服务器租用。检查cuda和cudnn版本
首先查看cuda版本:
cat /usr/local/cuda/version.txt
以及cudnn版本:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
重新安装对应版本Tensorflow
根据前面查看得到的cuda和cudnn版本,到Tensorflow官网查看对应的Tensorflow-GPU版本,然后用conda install tensorflow-gpu=[version]重新安装(把[version]换成对应的版本比如1.12)就OK了。
以上是“如何解决基于Tensorflow使用CPU而不用GPU的问题”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!
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