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   -> Python知识库 -> 笔记本GTX1050(计算能力6.1)安装cuda11.0+cudnn8.2(for cuda 11.x)+pycharm tensorflow-gpu2.4.0错误排除 -> 正文阅读

[Python知识库]笔记本GTX1050(计算能力6.1)安装cuda11.0+cudnn8.2(for cuda 11.x)+pycharm tensorflow-gpu2.4.0错误排除

????????我最先下载的是最新的cuda11.4.1以及tf-gpu2.5.0,后来因为觉得版本太高才降低了版本,这三者的版本对应很重要,比如tf2.5.0就不能用cuda11,我才降的级。

? ? ? ? 这里主要说几个坑,截止到2021.8,最新的cuda11.4.1和tf2.5.0版本的最新对应可以看英伟达官网https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html查看驱动版本的支持,驱动版本在英伟达控制面板点击主页就能看见,点击左下角系统属性以及组件,则可以查看cuda支持版本,由于网上同类教程很多我就不放图了。这篇博客https://blog.csdn.net/K1052176873/article/details/114526086里面也有对应,比较新,最多到tensorflow2.4.0。

????????安装过程不多赘述,主要讲我遇到的坑:首先,是cuda安装失败的问题,首先网络安装,不行,又换本地安装(大约3G),下了好几个版本,流量心疼。但是即使我的驱动足够支持版本,还是安装失败,我的情况是卡在Nsight Visual Studio Edition就失败了,看了看这个对我好像没用,于是就选“自定义”然后不安它不就好了,可是打开所有“加号”后发现并没有他,于是尝试多次后我把所有Nsight开头的全部去掉了,终于安装成功。

? ? ? ? 另一个问题是import tf不行,原因是2.5.0版本与cuda11.0不匹配,于是降到2.4.0,不知为何下载失败,最后安装的2.4.0rc4,tf 是在pycharm中安装:settings找到解释器双击包名,右下角选择特定版本打对号,再选择对应版本install。

? ? ? ? 还有一个问题是用pycharm运行时出现Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set,解决方法是:命令行SET TF_XLA_FLAGS=–tf_xla_enable_xla_devices或者pycharm的.py文件中添加:

import os

os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'

然后错误是没有了,可是运行后发现竟然还是cpu跑,gpu不动,累了,明天在解决,下一篇博客在说。

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加:2021-08-08 11:17:17  更:2021-08-08 11:20:15 
 
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