win10上使用gpu版的tensorflow

简介: win10上使用gpu版的tensorflow

前置条件

  1. 电脑上装有nvidia显卡
  2. 已安装显卡驱动
  3. 安装过驱动支持的cuda和cudnn版本
  4. 安装gpu版本的tensorflow

以上条件如果不满足,请先参考此篇,安装好显卡驱动,cuda和cudnn。然后pip安装tensorflow_gpu==2.x.x,当导入tensorflow时

>>> import tensorflow as tf
D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\numpy\_distributor_init.py:32: UserWarning: loaded more than 1 DLL from .libs:
D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\numpy\.libs\libopenblas.PYQHXLVVQ7VESDPUVUADXEVJOBGHJPAY.gfortran-win_amd64.dll
D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\numpy\.libs\libopenblas.WCDJNK7YVMPZQ2ME2ZZHJJRJ3JIKNDB7.gfortran-win_amd64.dll
  stacklevel=1)
Traceback (most recent call last):
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\platform\self_check.py", line 47, in preload_check
    ctypes.WinDLL(build_info.msvcp_dll_name)
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\ctypes\__init__.py", line 348, in __init__
    self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 98, in <module>
    from tensorflow_core import *
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\__init__.py", line 40, in <module>
    from tensorflow.python.tools import module_util as _module_util
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 50, in __getattr__
    module = self._load()
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 44, in _load
    module = _importlib.import_module(self.__name__)
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 30, in <module>
    self_check.preload_check()
  File "D:\python36_win_tf\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\platform\self_check.py", line 55, in preload_check
    % build_info.msvcp_dll_name)
ImportError: Could not find 'msvcp140.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. You may install this DLL by downloading Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 from this URL: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

根据报错信息,缺少c++编译工具的动态库,需安装Visual c++ 2015。因此找官网下载一份,这里提供一个链接

下载下来的镜像里面包含有VisualCppBuildTools_Full.exe

双击安装,只需安装8.1即可。

安装完成后,重新导入,出现新的报错

>>> import tensorflow as tf
2022-10-11 11:12:12.428210: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found
>>>

提示找不到cudart64_100.dll这个cuda运行时的库文件,推测是cuda11相对tensorflow2.0版本来说高了。一个讨巧的版本是找到cudart64_110.dll文件,将其复制,并改名,可以去掉错误,但这种方法后续使用时存在隐患。

改名后,再次导入,没有错误,可以正常打印出版本信息

至此,初步完成安装。

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
相关文章
|
3月前
|
持续交付 测试技术 jenkins
JSF 邂逅持续集成,紧跟技术热点潮流,开启高效开发之旅,引发开发者强烈情感共鸣
【8月更文挑战第31天】在快速发展的软件开发领域,JavaServer Faces(JSF)这一强大的Java Web应用框架与持续集成(CI)结合,可显著提升开发效率及软件质量。持续集成通过频繁的代码集成及自动化构建测试,实现快速反馈、高质量代码、加强团队协作及简化部署流程。以Jenkins为例,配合Maven或Gradle,可轻松搭建JSF项目的CI环境,通过JUnit和Selenium编写自动化测试,确保每次构建的稳定性和正确性。
60 0
|
3月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 异构计算
【Tensorflow 2】查看GPU是否能应用
提供了检查TensorFlow是否能应用GPU的方法。
22 2
|
4月前
|
Linux TensorFlow 算法框架/工具
安装GPU版本的TensorFlow
【7月更文挑战第3天】安装GPU版本的TensorFlow。
213 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
Keras是一个高层神经网络API,由Python编写,并能够在TensorFlow、Theano或CNTK之上运行。Keras的设计初衷是支持快速实验,能够用最少的代码实现想法,并且能够方便地在CPU和GPU上运行。
Keras是一个高层神经网络API,由Python编写,并能够在TensorFlow、Theano或CNTK之上运行。Keras的设计初衷是支持快速实验,能够用最少的代码实现想法,并且能够方便地在CPU和GPU上运行。
|
6月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 异构计算
TensorFlow检测GPU是否可用
TensorFlow检测GPU是否可用
91 0
|
9天前
|
弹性计算 人工智能 Serverless
阿里云ACK One:注册集群云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩,助力企业业务高效扩展
在当今数字化时代,企业业务的快速增长对IT基础设施提出了更高要求。然而,传统IDC数据中心却在业务存在扩容慢、缩容难等问题。为此,阿里云推出ACK One注册集群架构,通过云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩等特性,为企业带来全新突破。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
阿里云gpu云服务器租用价格:最新收费标准与活动价格及热门实例解析
随着人工智能、大数据和深度学习等领域的快速发展,GPU服务器的需求日益增长。阿里云的GPU服务器凭借强大的计算能力和灵活的资源配置,成为众多用户的首选。很多用户比较关心gpu云服务器的收费标准与活动价格情况,目前计算型gn6v实例云服务器一周价格为2138.27元/1周起,月付价格为3830.00元/1个月起;计算型gn7i实例云服务器一周价格为1793.30元/1周起,月付价格为3213.99元/1个月起;计算型 gn6i实例云服务器一周价格为942.11元/1周起,月付价格为1694.00元/1个月起。本文为大家整理汇总了gpu云服务器的最新收费标准与活动价格情况,以供参考。
阿里云gpu云服务器租用价格:最新收费标准与活动价格及热门实例解析
|
8天前
|
弹性计算 异构计算
2024年阿里云GPU服务器多少钱1小时?亲测价格查询方法
2024年阿里云GPU服务器每小时收费因实例规格不同而异。可通过阿里云GPU服务器页面选择“按量付费”查看具体价格。例如,NVIDIA A100的gn7e实例为34.742元/小时,NVIDIA A10的gn7i实例为12.710156元/小时。更多详情请访问阿里云官网。
43 2
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置选项,包括CPU+GPU、CPU+FPGA等组合,支持高性能计算需求。本文汇总了阿里云GPU服务器的价格信息,涵盖NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等多款GPU卡,适用于人工智能、机器学习和深度学习等场景。详细价格表和实例规格见文内图表。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
阿里云GPU云服务器实例规格gn6v、gn7i、gn6i实例性能及区别和选择参考
阿里云的GPU云服务器产品线在深度学习、科学计算、图形渲染等多个领域展现出强大的计算能力和广泛的应用价值。本文将详细介绍阿里云GPU云服务器中的gn6v、gn7i、gn6i三个实例规格族的性能特点、区别及选择参考,帮助用户根据自身需求选择合适的GPU云服务器实例。
阿里云GPU云服务器实例规格gn6v、gn7i、gn6i实例性能及区别和选择参考
下一篇
无影云桌面