时间:2021-05-22
问题描述:为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载,换成GPU版本的tensorflow,经历了一番折腾。
BUG1 Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问
看指向的路径,感觉是在安装路径的site-packages中已经存在tensorflow文件夹了,但是执行
pip uninstall tensorflow
却提示没有安装,于是手动删除该文件夹,重新安装,此bug修复。
BUG2 ImportError: DLL load failed:找不到指定模块
网上找的很多答案都不符合,后来才发现!!!原来是CUDA装了10.1版本的,目前基本没有看到支持CUDA10.1版本的。
因此,首先卸载了CUDA10.1,在程序卸载界面删除了带版本号的以及Nsight关键字的。然后删除了C:/ProgramFiles/NVIDIA GPU Computing Toolkit
在此之前只安装了VS2013,因此也重新安装了VS2017
重新安装CUDA10.0,检查环境变量有没有修改成功
在这里查看nvcc -V时,无法调用命令,重启计算机即可解决
总的来说,配置下来是
CUDA10.0+cuDNN7.5+VS2017+python3.7+tensorflow1.13
成功从tensorflow CPU版本转成GPU版本
补充知识:Windows下卸载TensorFlow
1、激活tensorflow:activate tensorflow
2、输入:pip uninstall tensorflow
3、Proceed(y/n):y
如果是gpu版本:
1、激活tensorflow:activate tensorflow-gpu
2、输入:pip uninstall tensorflow-gpu
3、Proceed(y/n):y
以上这篇卸载tensorflow-cpu重装tensorflow-gpu操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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一、硬件要求首先,TensorFlow-gpu不同于CPU版本的地方在于,GPU版本必须有GPU硬件的支撑。TensorFlow对NVIDIA显卡的支持较为完备
我使用的是tensorflow-gpu(1.2.1)和Theano(0.9.0),2个4G显存NvidiaQuadroM2000GPU。1.theano:Val
更新tensorflow后,出现tensorboard不可用情况(tensorflow-cpu1.4->tensorflow-gpu1.7)尝试了更新tenso
装tensorflow-gpu的时候经常遇到问题,自己装过几次,经常遇到相同或者类似的问题,所以打算记录一下,也希望对其他人有所帮助基本信息tensorflow
问题描述:我通过控制台使用tensorflow-gpu没问题,但是通过pycharm使用却不可以,如下所示:通过控制台:answer@answer-deskto