AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

CV：查看本地的电脑显卡是否支持GPU以及需要安装匹配的CUDA版本、tensorflow_gpu版本等

2022-07-24 985
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： CV：查看本地的电脑显卡是否支持GPU以及需要安装匹配的CUDA版本、tensorflow_gpu版本等


目录

查看本地的电脑显卡是否支持GPU以及tensorflow_gpu版本

1、第一步，查看自己的电脑显卡是否支持GPU

2、第二步，安装cuDNN和CUDA版本

3、第三步，查看已安装的cuDNN和CUDA版本，及其所对应的tensorflow_gpu版本

T1、pip list和conda list

T2、利用python代码查询

查看本地的电脑显卡是否支持GPU以及tensorflow_gpu版本

1、第一步，查看自己的电脑显卡是否支持GPU

2、第二步，安装cuDNN和CUDA版本

相关文章：CUDA：根据本地电脑的NVIDIA显卡驱动版本去正确匹配待安装的CUDA版本之详细攻略_一个处女座的程序猿-CSDN博客

CUDA下载官网：CUDA Toolkit 11.5 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer

3、第三步，查看已安装的cuDNN和CUDA版本，及其所对应的tensorflow_gpu版本

T1、pip list和conda list

T2、利用python代码查询

1. import tensorflow as tf
2. print(tf.__version__)

tensorflow版本为2.6.0，而没有安装tensorflow_gpu，根据cuDNN版本和CUDA版本选择对应的tensorflow_gpu版本即可！

在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow

 

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识



文章标签：
GPU云服务器
Python
计算机视觉
算法框架/工具
异构计算
并行计算
Windows
TensorFlow
程序员
关键词：
GPU云服务器显卡
安装TensorFlow
GPU云服务器cuda
cuda TensorFlow
显卡cuda TensorFlow
相关实践学习
在云上部署ChatGLM2-6B大模型（GPU版）
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验，可以学习如何配置AIGC开发环境，如何部署ChatGLM2-6B大模型。
一个处女座的程序猿
目录
相关文章
Deephub
|
5月前
|
缓存 并行计算 PyTorch
PyTorch CUDA内存管理优化：深度理解GPU资源分配与缓存机制
本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。
Deephub
1009 0
Deephub
|
5月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，分析其根源为预编译二进制文件不支持sm_120架构，并提出解决方案：使用PyTorch Nightly版本、更新CUDA工具包至12.8。通过清理环境并安装支持新架构的组件，成功解决兼容性问题。文章总结了深度学习环境中硬件与框架兼容性的关键策略，强调Nightly构建版本和环境一致性的重要性，为开发者提供参考。
Deephub
2758 64
英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
Deephub
|
4月前
|
人工智能 并行计算 开发者
CUDA重大更新：原生Python可直接编写高性能GPU程序
NVIDIA在2025年GTC大会上宣布CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程，消除了Python开发者进入GPU加速领域的技术壁垒。这一突破通过重新设计CUDA开发模型，引入CUDA Core、cuPyNumeric、NVMath Python等核心组件，实现了Python与GPU加速的深度集成。开发者可直接用Python语法进行高性能并行计算，显著降低门槛，扩展CUDA生态，推动人工智能、科学计算等领域创新。此更新标志着CUDA向更包容的语言生态系统转型，未来还将支持Rust、Julia等语言。
Deephub
370 3
CUDA重大更新：原生Python可直接编写高性能GPU程序
zzy的aly
|
11月前
|
并行计算 PyTorch TensorFlow
Ubuntu安装笔记(一):安装显卡驱动、cuda/cudnn、Anaconda、Pytorch、Tensorflow、Opencv、Visdom、FFMPEG、卸载一些不必要的预装软件
这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。
zzy的aly
10968 4
aliyun3944920541
|
6月前
|
Ubuntu TensorFlow 算法框架/工具
如何在Ubuntu上安装TensorFlow 24.04
如何在Ubuntu上安装TensorFlow 24.04
aliyun3944920541
250 1
ZOMI酱
|
10月前
|
人工智能 并行计算 流计算
【AI系统】GPU 架构与 CUDA 关系
本文介绍了英伟达GPU硬件基础概念，重点解析了A100 GPU架构中的GPC、TPC、SM等组件及其功能。接着深入讲解了CUDA并行计算平台和编程模型，特别是CUDA线程层次结构。最后，文章探讨了如何根据CUDA核心数量、核心频率等因素计算GPU的算力峰值，这对于评估大模型训练的算力需求至关重要。
ZOMI酱
776 3
zzy的aly
|
11月前
|
PyTorch TensorFlow 算法框架/工具
Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....
本文提供了在Ubuntu 18.04操作系统的NVIDIA Jetson平台上安装深度学习和计算机视觉相关库的详细步骤，包括PyTorch、OpenCV、ONNX、TensorFlow等。
zzy的aly
974 1
Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....
daniel_2000
|
11月前
|
并行计算 TensorFlow 算法框架/工具
tensorflow安装
tensorflow安装——GPU版
daniel_2000
311 2
zzy的aly
|
11月前
|
并行计算 PyTorch TensorFlow
环境安装(一):Anaconda3+pytorch1.6.0+cuda10.0+cudnn7.6.4+tensorflow1.15+pycocotools+pydensecrf
这篇文章详细介绍了如何在Anaconda环境下安装和配置深度学习所需的库和工具，包括PyTorch 1.6.0、CUDA 10.0、cuDNN 7.6.4、TensorFlow 1.15、pycocotools和pydensecrf，并提供了pip国内镜像源信息以及Jupyter Notebook和Anaconda的基本操作。
zzy的aly
1530 0
环境安装(一):Anaconda3+pytorch1.6.0+cuda10.0+cudnn7.6.4+tensorflow1.15+pycocotools+pydensecrf
弹性计算小冉
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据库
阿里云服务器X86/ARM/GPU/裸金属/超算五大架构技术特点、场景适配参考
在云计算技术飞速发展的当下，云计算已经渗透到各个行业，成为企业数字化转型的关键驱动力。选择合适的云服务器架构对于提升业务效率、降低成本至关重要。阿里云提供了多样化的云服务器架构选择，包括X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器以及高性能计算等。本文将深入解析这些架构的特点、优势及适用场景，以供大家了解和选择参考。
弹性计算小冉
904 61

热门文章

最新文章

  • 1
    阿里云GPU云服务器深度评测：算力怪兽如何重塑AI与图形处理的未来？
  • 2
    阿里云GPU云服务器简介：优势场景价详解，最新收费标准与活动价格参考
  • 3
    GPU实例使用--单实例上运行Linux桌面多开解决方案
  • 4
    通过阿里云容器服务深度学习解决方案上手Caffe+多GPU训练
  • 5
    Skia深入分析8——Skia的GPU绘图
  • 6
    浅谈GPU虚拟化技术（五）：GPU图形渲染虚拟化的业界难题-VDI的用户体验
  • 7
    用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布！
  • 8
    AI开发者福音！国内首个基于NGC的GPU优化容器已在阿里云正式推出
  • 9
    阿里云GPU云服务器介绍_GPU租用费用_GPU优势和使用场景说明
  • 10
    阿里云GPU服务器NVIDIA V100和NVIDIA T4降价41-47%
  • 1
    【机器学习】基于tensorflow实现你的第一个DNN网络
    222
  • 2
    AI智能体研发之路-模型篇（五）：pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比
    194
  • 3
    TensorFlow 的基本概念和使用场景。
    144
  • 4
    Windows11+CUDA12.0+RTX4090如何配置安装Tensorflow2-GPU环境？
    1926
  • 5
    使用TensorFlow进行图像识别的技术探索
    179
  • 6
    【深度学习】TensorFlow面试题：什么是TensorFlow？你对张量了解多少？TensorFlow有什么优势？TensorFlow比PyTorch有什么不同？该如何选择？
    770
  • 7
    【Tensorflow+Keras】学习率指数、分段、逆时间、多项式衰减及自定义学习率衰减的完整实例
    252
  • 8
    【深度学习】猫狗识别TensorFlow2实验报告
    446
  • 9
    【深度学习】手写数字识别Tensorflow2实验报告
    390
  • 10
    【Tensorflow+keras】使用keras API保存模型权重、plot画loss损失函数、保存训练loss值
    143

    • 相关课程

    更多
  • 云原生AI套件：一键训练大模型及部署GPU共享推理服务
  • 深度学习框架TensorFlow入门

    • 相关电子书

    更多
  • 使用TensorFlow搭建智能开发系统自动生成App UI
  • 从零到一：IOS平台TensorFlow入门及应用详解
  • 从零到一：IOS平台TensorFlow入门及应用详解（附源

    • 相关实验场景

    更多
  • 在云上部署ChatGLM2-6B大模型（GPU版）
  • 通过GPU云服务器训练GPT-2
    • 下一篇
    2025云栖大会，阿里云百炼邀请您的参与和见证