摘要：
卸载CUDA和cuDNN 1.卸载CUDA 本教程只针对对于.run方式安装的，其他的没有进行测试 打开终端，输入 执行完后，删除cuda文件即可 2.卸载cuDNN 打开终端，输入 然后，你可以选择把自己下载的文件也删除掉，这个需要你到自己存放文件的地方删除了，不同的人存放的地方可能不同，在这不过 阅读全文
摘要：
卸载TensorFlow 1.先用 查看安装了那些TensorFlow，一般只有两个,另一个是TensorBoard 2.执行命令卸载 阅读全文
摘要：
然后看运行窗口的出错信息，点击最右边的view，发现缺少个文件，如代码所示 解决方法如下，但是每次新建立一个文件都得配置一下，不过不麻烦，如果有更好的解决方法，欢迎留言评论，谢谢。 1.先上一段测试代码 新建立的文件可能在 的时候，没有tensorflow提示，也就是导入失败，这就需要第一步配置，配 阅读全文
摘要：
执行 出错 NVIDIA SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running； 阅读全文
摘要：
运行TensorFlow代码时报错 错误信息 原因：TensorFlow版本与CUDA版本不匹配 可使用 将TensorFlow版本切换到制定版本中去，其对应的version可在TensorFlow官网查看 另： 1.查看cuda版本（在ubuntu下）： 或者 2.查看cudnn版本（在ubunt 阅读全文
摘要：
Linux下周期性查看GPU状态 NVIDIA自带了 命令来查看GPU的使用情况 了解一下 命令 作用：周期性执行某一命令，并将输出显示。 的基本语法是： 最常用的参数是 n， 后面指定是每多少秒来执行一次命令。 监视GPU：我们设置每 5s 显示一GPU的情况： 这样，只要开着这个命令行窗口，就可 阅读全文
摘要：
解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题 复制自博客： 1.安装tensorflow官方方法与使用国内源方法 1.1 官方安装方法 适用FQ tensorflow安装方法比较常见，参考谷歌的官方教程，安装方法如下： 1.2 国内源方法 无需FQ 但是国内网络问题，网 阅读全文
摘要：
查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法，直接输出日志法（推荐） 第二种方法，跑计算量打的程序，然后用 查看GPU的使用情况 阅读全文
摘要：
查看TensorFlow的版本以及安装路径 进入到Python环境 查看TensorFlow版本的另一种方法 查看TensorFlow版本的另一种方法 输出 另一种方法 查看tensorflow gpu的版本： 阅读全文
摘要：
CUDA和TensorFlow的版本匹配问题 部分转载自博客：https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 列举一些CUDA和TensorFlow版本搭配时出现的一些问题 CUDA9.2 + 1.8版本tensorflow Impo 阅读全文
摘要：
Ubuntu18.04安装 NVIDIA驱动 参考自博客： 我确定这篇文章是否很有必要，我最开始的时候，按照这篇文章所述，重新安装了NVIDIA驱动，但是后来以为 CUDA与TensorFlow的版本问题，选择了软件更新管理器中附加驱动里的专有驱动(nvidia driver 390),然后后续安装 阅读全文
摘要：
安装TensorFlow gpu 本文介绍的是安装CUDA9.0和TensorFlow1.8,当然，如果你想安装更高版本的，可以仿照本文思路来安装，只是版本不同，思路是一样的。 可以从下面这个网址查看TensorFlow与CUDA的版本对应情况 一、安装CUDA 最新版本的CUDA Tookit() 阅读全文