Fannhhyy

`https://github.com/sitting-duck/stuff/tree/master/ai/tensorflow/build_tensorflow_1.14_source_for_Windows` Follow this link to build c++ api , tensorflow_cc.dll .lib and include , but only for your own code. [file](https://1drv.ms/u/s!AhU6SoMRPoDtwXscMW6mmMEhWGJv?e=D8cokd) This file I built is just for running the...

When unzip the file, tensorflow_cc.dll is about 600MB , I added sm61,sm75,sm86 . If don't add，the file is about 400MB .

We tested using tensorflow_cc dll, just inference model, here is the link if needed `https://github.com/Fannhhyy/tensorflow1.15-whl-and-cpp-api-for-win-and-rtx3090`

> 我还没有RTX3090，但我认为您可以尝试这些步骤。 > > 1. 下载最新的CUDA工具包，仅安装驱动程序。 > 2. 下载与编译所使用的tensorflow二进制文件时使用的CUDA工具包相同版本的CUDA工具包，执行安装程序，跳过驱动程序安装，安装CUDA运行时，检查PATH是否包含cuda bin文件夹。 > 3. 下载与编译您使用的tensorflow二进制文件时使用的cudnn版本相同的cudnn，并且cudnn的cuda版本应与您刚安装的cuda rumtime相同，将.dll放入cuda bin文件夹中。 > > 如果您使用此回购协议的whl，则将cuda 10.1.243_426.00 / cudnn 7.6.4.38用于cuda 10.1构建1.15。 > 如果您使用官方的pip套件，我猜cuda / cudnn的版本是10.0 / 7.4.x。 Both...

> You should use the CPU version of tensorflow to confirm that your model and code worked. > > A misconfigured CUDA environment usually causes exceptions and exit. I have...

> 所以你有一台機器上面安裝了三個世代的顯示卡，使用相同版本的驅動程式版本與CUDA函式庫與tf版本與原始碼跟模型 > 但只有安培顯卡得到錯誤結果 > 您可能真的遇到了舊版CUDA/cudnn在新顯卡上的bug > > 可以先試試將`%APPDATA%\NVIDIA\ComputeCache`清空，設定環境變數`CUDA_CACHE_MAXSIZE=4294967295`看能不能解決問題 > > 要使用CUDA 11/cudnn 8建置原始的tf1.15，可能需要做非常多移植 > 修好NVIDIA版本的source code在windows上的建置問題應該比較簡單 对，我的同一台机器有三代显卡，同时跑keras的范例代码。 清空缓存和使用环境变量使之不使用缓存我都试过，都不能正常工作，基于cuda11的tf2.4甚至工作也不正常，tf2.5 dev才能正常工作，但是我们的代码很难迁移过去。 正在尝试编译nvidia版本，但是他硬编码了一部分东西导致无法在win下编译。 请问您是居住大陆吗，如果您需要，我可以将rtx3070借给您。

> 方便說明一下您使用keras的範例重現問題的步驟嗎? > > 我想我應該能借到3090來做測試 使用tf1.15和keras2.3，keras\examples\cifar10_resnet.py 这样的案例都无法训练，训练会导致NaN。

Maybe you can try: `os.environ["MKL_DEBUG_CPU_TYPE"] = "5"` I test 3950x , tf-mkl not work well

Only new volta and turing GPUs have fp16 performance , but rtx gaming cards don't have very powerful fp16 performance

I build tf2.0 with GPU support successfully.I use it with keras,strangely,it slower then tf1.14. Some code don't work in tf2.0,I couldn't use it.