cuda9.1 tensorflow1.6
cuda9.1不支持tensorflow1.6,1.5
cuda9.0 支持tensorflow1.6,1.5
cuda9.1想要支持的继续看:
mind/wheels是tiny mind开发的为Linux准备的特殊版本的tensorflow,包含支持CUDA9.1的tensorflow。
fo40225/tensorflow-windows-wheel是为了windows准备的。
搬运下载链接:linux可用CUDA9.1的tensorflow-gpu
另外:whl文件的安装自行搜索,需要在whl所在路径下使用pip install xxx.whl
这个装完以后在pip list里面显示的是tensorflow 1.6.0,但它实际上是gpu版的。
你可以使用这里的代码测试一下,代码明确要求使用GPU设备,为了方便搬运了一下:
import tensorflow as tfwith tf.device('/cpu:0'):a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b') with tf.device('/gpu:1'):c = a + b# 注意:allow_soft_placement=True表明:计算设备可自行选择,如果没有这个参数,会报错。 # 因为不是所有的操作都可以被放在GPU上,如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上,将会报错。 sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) # sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(c))
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