cuda装在d盘,tensorflow识别不到

### 配置TensorFlow以识别安装在非默认路径(D盘)的CUDA 为了使TensorFlow能够识别并使用位于非标准位置(如D盘)上的CUDA工具包,需要调整构建过程中的环境变量设置以及修改某些脚本文件。 #### 修改Bazel行为 由于`local = True`语句强制Bazel总是重新编译CUDA配置,这会破坏增量构建流程。通过克隆`cloneTensorFlow.sh`脚本来修补相关文件可以移除该声明[^1]: ```bash ./cloneTensorFlow.sh ``` 此操作将确保不会因为不必要的重构建而影响效率。 #### 设置环境变量 对于Jetson TX1设备而言,在`buildTensorFlow.sh`中设置了反映其特定硬件架构所需的环境变量。同样地,当CUDA被安装到不同于常规目录的位置时,也需要相应更新这些变量来指向新的安装地点。具体来说,应该向系统的环境变量表里加入三个条目:一个是CUDA根目录;另一个是指定库(`lib`)所在子目录;最后一个则是二进制可执行程序所在的`bin`子目录[^2]。 假设CUDA已安装于`D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.Y`下,则可以在命令提示符窗口内临时设定如下所示的环境变量: ```powershell set PATH=D:\Program%20Files\NVIDIA%20GPU%20Computing%20Toolkit\CUDA\vX.Y\bin;%PATH% set CUDA_HOME=D:\Program%20Files\NVIDIA%20GPU%20Computing%20Toolkit\CUDA\vX.Y set LD_LIBRARY_PATH=D:\Program%20Files\NVIDIA%20GPU%20Computing%20Toolkit\CUDA\vX.Y\lib\x64;%LD_LIBRARY_PATH% ``` 请注意上述指令适用于Windows操作系统下的PowerShell或CMD环境中,并且其中的版本号vX.Y需替换为实际安装的具体版本号。 另外一种方法是在用户账户控制面板里的高级系统设置部分永久性地添加以上提到的各项环境变量。 #### 查询CUDA版本信息 最后一步是验证当前使用的CUDA运行时版本是否正确无误。可以通过调用`nvcc -V`命令获取这一信息[^3]: ```bash nvcc -V ``` 如果一切正常的话,终端将会显示有关所选CUDA toolkit的信息摘要。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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我的版本是tensorflow2.0,貌似是与CUDA版本不匹配,cuda版本查找百度即可,网上教程有图关于版本对应 https://img-blog.csdnimg.cn/20190409175133521.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3OTYwNDAy,size_16,color_FFFFFF,t_70 cpu的和GPU一样, 于是pip install tensorflow1.12.0 成功了。

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参考官网地址: Windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3

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非常适合下载cuda,tensorflow,pytorch时,提示缺少dll文件的报错。共有16种dll文件,还提供了寻找到需要dll文件的方法,与解决方法的RD文件,童叟无欺

tensorflow -gpu安装方法(不用自己装cuda,cdnn)

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TensorFlow:trade_mark:是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]  。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2]  。 tensorflow -gpu安装 首先,安装Anoconda 1. 官网下载点我: 2.安装 点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装。 如

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自编译tensorflow: 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.无mkl支持; 软硬件硬件环境:Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 TI 配置信息: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". You have bazel 0.19.1 installed. Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3 Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages /usr/lib/python3/dist-packages Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/local/lib/python3.5/dist-packages] Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: XLA JIT support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: No ROCm support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: y CUDA support will be enabled for TensorFlow. Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 10.0]: Please specify the location where CUDA 10.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda-10.0 Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7]: 7.3.1 Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda-10.0]: Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: y TensorRT support will be enabled for TensorFlow. Please specify the location where TensorRT is installed. [Default is /usr/lib/x86_64-linux-gnu]://home/hp/bin/TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3/targets/x86_64-linux-gnu Please specify the locally installed NCCL version you want to use. [Default is to use https://github.com/nvidia/nccl]: Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with. You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 6.1,6.1,6.1]: Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: nvcc will be used as CUDA compiler. Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: No MPI support will be enabled for TensorFlow. Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native -Wno-sign-compare]: Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: Not configuring the WORKSPACE for Android builds. Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=" to your build command. See .bazelrc for more details. --config=mkl # Build with MKL support. --config=monolithic # Config for mostly static monolithic build. --config=gdr # Build with GDR support. --config=verbs # Build with libverbs support. --config=ngraph # Build with Intel nGraph support. --config=dynamic_kernels # (Experimental) Build kernels into separate shared objects. Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features: --config=noaws # Disable AWS S3 filesystem support. --config=nogcp # Disable GCP support. --config=nohdfs # Disable HDFS support. --config=noignite # Disable Apacha Ignite support. --config=nokafka # Disable Apache Kafka support. --config=nonccl # Disable NVIDIA NCCL support. Configuration finished 编译: bazel build --config=opt --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 卸载已有tensorflow: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 uninstall tensorflow 安装自己编译的成果: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

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