可以先行在cmd处安装: # CPU 版的 pip3 install --upgrade tensorflow # GPU 版的 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本: CUDA提示 安装适机的CUDA,下载地址(此处为CUDA8.0的下载地址,如需其他版本,进入网站后搜索即可),注意安装之前要先...
配置GPU:如果系统中有可用的GPU,TensorFlow会自动检测并使用它。如果需要手动指定GPU设备,可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来实现。例如,在终端或命令提示符中输入export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,这将限制TensorFlow只能看到第一个可用的GPU设备。在安装和配置好tensorflow-gpu之后,使用它进行深度学习开发就需要一定...
一个TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 Session里被启动. Session将图的 op(operation 的缩写,图中的节点) 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法. 这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回. 在 Python 语言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象; 在 C ...
1 win查看tensorflow版本pythonimporttensorflowastftf.__version__查询tensorflow安装路径为:tf.__path__ 2 导入文件路径 查看tensorflow版本和GPU设备 1打开Anoconda的prompt2 激活环境:activatetensorflow3输入python4输入:importtensorflowastf5查看版本:tf.__version__查看安装位置: 6 、tf.__path__ 7、查看GPU设备...
://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 需要登录下载 然后在下载目录下执行:安装Tensorflow-GPU版本这里默认是python3的环境。 转到home下,执行: 确保安装了基本的工具。 之后,执行创建虚拟环境的命令:激活虚拟环境: 更新pip在虚拟环境下,执行安装: 测试安装,在当前终端下,vim test.py,并添加内容: 之后,执行...
pip install tensorflow_gpu-2.8.0rc1-cp39-cp39-win_amd64.whl 1. 5. 安装完成,可以使用以下命令在python中测试是否安装成功。 import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(tf.test.gpu_device_name()) print('GPU:',tf.config.list_physical_devices(device_type='GPU')) ...
3.安装Tensorflow步骤:首先在~Anaconda3Libsite-packages目录下新建文件夹Tensorflow;从官网下载对应版本的tensorflow文件(如tensorflow-1.11.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl);将文件存入Tensorflow文件夹;启动cmd,cd到whl文件对应文件夹内(即Tensorflow文件夹),使用pip install (文件名).whl命令编译,查看编译结果。