Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Install Tensorflow with GPU support on windows

  • Code With Aarohi Hindi
  • 2024-12-04
  • 10003
Install Tensorflow with GPU support on windows
tensorflowcudanvidiacomputervisionaiartificialintelligencedeeplearningdatascience
  • ok logo

Скачать Install Tensorflow with GPU support on windows бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Install Tensorflow with GPU support on windows или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Install Tensorflow with GPU support on windows бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Install Tensorflow with GPU support on windows

To install TensorFlow with CUDA support, follow these step-by-step instructions.

TensorFlow 2.10 was the last TensorFlow release that supported GPU on native-Windows.
Ref: https://www.tensorflow.org/install/pi...


Download and install cuda and cudnn - Match TensorFlow version with the appropriate CUDA and cuDNN versions
https://www.tensorflow.org/install/so...

We are downloading tensorflow 2.10 which required cuda 11.2 and cudnn 8.1

pip install tensorflow==2.10.0


How to Confirm GPU Usage?

import tensorflow as tf

Check if TensorFlow is using the GPU
if tf.config.list_physical_devices('GPU'):
print("TensorFlow is using the GPU!")

Get list of available GPUs
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print("Available GPUs:", gpus)

Get details of each GPU
for gpu in gpus:
details = tf.config.experimental.get_device_details(gpu)
print("GPU Details:", details)
else:
print("TensorFlow is using the CPU.")


Output:
TensorFlow is using the GPU!
Available GPUs: [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
GPU Details: {'device_name': 'NVIDIA GeForce RTX 3090', 'compute_capability': (8, 6)}


#tensorflow #computervision #cuda #nvidia

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]