在根据教程http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615安装好全部的时候,却无情的给我抛了几个错:

1、AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'device'

    这貌似是我先pip了tensorflow-gpu的包,再添加cuDnn库。

2、ImportError: Could not find 'cudart64_80.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 8.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

    在下载的CUDA的时候,随手下了9.0的,结果只支持8.0.。

3、ImportError: Could not find 'cudnn64_6.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and this DLL is often found in a different directory from the CUDA DLLs. You may install the necessary DLL by downloading cuDNN 6 from this URL: https://developer.nvidia.com/cudnn

    明明看教程的时候写的是5.1版本,我也下的5.1啊,这是为什么?原来是因为我的tensorflow-gpu的版本高于1.3,所以用6.0。

4、InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'add': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.

[[Node: add = Add[T=DT_FLOAT, _device="/device:GPU:0"](a, b)]]

    还给我弹了下面这个框



这个问题根据下面改就行。

桌面上空白地方右键,进入NVIDIA面板,然后下图



选择第二个,点击应用,再重启电脑即可,记得重启电脑。

我用的以下代码测试:

import tensorflow as tf

# # 通过tf.device将运算指定到特定的设备上。
with 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:0'):
c=a+b
# 通过log_device_placement参数来记录运行每一个运算的设备。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

Tensorflow之安装GPU版错误集合的更多相关文章

  1. 在windows上极简安装GPU版AI框架(Tensorflow、Pytorch)

    在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安 ...

  2. 用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别

    用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学 ...

  3. Anaconda安装tensorflow和keras(gpu版,超详细)

    本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载( ...

  4. Win10 64bit下安装GPU版Tensorflow+Keras

    Tensorflow和Keras都是支持Python接口的,所以本文中说的都是搭建一个Python的深度学习环境. Keras是对Tensorflow或者Theano的再次封装,也就是以Tensorf ...

  5. 【MindSpore】Ubuntu16.04上成功安装GPU版MindSpore1.0.1

    本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_g ...

  6. Windows之vmware安装破解版错误汇总

    A.错误: units specified don't exist, SHSUCDX can't install A.解决: 虚拟机配置->CD/DVD->IDE(0,0) B:错误: n ...

  7. Windows 2012服务器安装GPU版TensorFlow完全攻略

    一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Ana ...

  8. [tensorflow]的安装

    1 pip install 最简单直接的方法,通过pip install安装,命令如下: pip install tensorflow-gpu //安装gpu版tensorflow pip insta ...

  9. Win10 + Python + GPU版MXNet + VS2015 + RTools + R配置

    最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下 ...

随机推荐

  1. June 02nd 2017 Week 22nd Friday

    A burden of one's choice is not felt. 爱挑的担子不嫌重. When doing things I love to do, I seldom feel tired ...

  2. SAP Fiori应用Footerbar区域按钮的高亮显示逻辑

    如果您够细心,您或许会发现有的SAP Fiori应用的footerbar区域内的按钮有高亮显示,有的则没有. 如何自己分析这两种按钮的实现原理? 还是借助Chrome Development Tool ...

  3. Xpath定位_1:子找父以及contains的用法

    先上xml代码,如下图,在写自动化脚本时,需要定位到数字为10334的td元素.td元素的父元素.父的父元素以及属性值都一样:只有同胞元素的元素值不同.以此可以通过先定位到同胞元素,在找到父元素下的期 ...

  4. 解决svn中“工作副本已经锁定”,或者svn清理失败的解决方法

    刚开始遇到这个问题还以为是没有插网线的原因,客户端和服务器都在我的电脑上,但是更新和提交都执行不了,以为是没有插网线就没把这个小问题放在心上,今早上还是这样,就不得不解决一下了. 更新或者提交前要执行 ...

  5. Wannafly挑战赛1,2

    做了好久了,今天大佬讲题,好厉害,弱鸡只会几道水题. Treepath 给定一棵n个点的树,问其中有多少条长度为偶数的路径.路径的长度为经过的边的条数.x到y与y到x被视为同一条路径.路径的起点与终点 ...

  6. AQS2:可重入和阻塞

    本文仅基于可重入的锁(ReentrantLock类)对AQS做分析,只考虑独占锁. 共享锁与独占锁的更多信息,以后再讨论. AQS中队列的实现 节点Node AQS的节点包含了对前置节点的引用pre, ...

  7. 一步一步部署SSIS包图解教程

    本文就SQL统计分析SSIS包的部署进行一次详细的部署图解教程,Sql Server Integration Services 提供了非常简单的部署工具,利用这些工具可以方便地将包文件(*.dtsx) ...

  8. 【洛谷P1288】取数游戏II

    取数游戏II 题目链接 显然,由于一定有一个0,我们可以求出从初始点到0的链的长度 若有一条链长为奇数,则先手可以每次取完一条边上所有的数, 后手只能取另一条边的数,先手必胜: 反之若没有奇数链,后手 ...

  9. Question20180106 Java环境变量的配置及为什么要配置环境变量

    Question 1  Java环境变量的配置及为什么要配置环境变量 Q1.1为什么要配置环境变量 在学习JAVA的过程中,涉及到多个环境变量(environment variable)的概念,如PA ...

  10. IPv4和IPv6的兼容问题

    一网络拓扑 Ipv6网络1 路由器A IPv4网络 路由器B IPv6网络2 二知识补充 [注]双协议栈主机(路由器A.B)通过域名解析器区分传过来的是IPv4还是IPv6 三处理技术 双协议栈 Ip ...