先使用,命令: activate tensorflow 进入以下界面 之后使用 pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华的镜像来安装GPU 2.4.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 就可以很顺利的安装完成,tensorflow的版本和python版本的对应关系参考https://tensorflow.google....
如果成功调用GPU,那么这个列表将包含所有可用的GPU设备。 检查GPU设备的兼容性:某些情况下,虽然安装了TensorFlow和NVIDIA驱动,但可能由于某些原因导致GPU无法正常工作。在这种情况下,我们可以检查TensorFlow是否能够正确识别GPU设备。我们可以通过运行tf.test.is_gpu_available()命令来进行检查(注意:在TensorFlow 2.x中,可能...
首先,你需要确保已经安装了TensorFlow库。如果尚未安装,可以通过pip install tensorflow命令进行安装。然后,在你的Python脚本或Jupyter Notebook中导入TensorFlow库。 python import tensorflow as tf 使用TensorFlow的tf.config.list_physical_devices函数检测GPU设备: TensorFlow提供了一个名为tf.config.list_physical_devices...
51CTO博客已为您找到关于检测tensorflow的GPU版本安装成功的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及检测tensorflow的GPU版本安装成功问答内容。更多检测tensorflow的GPU版本安装成功相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和
包含GPU信息,说明GPU版本已经安装成功。 (3)下载Tensorflow object detection API https://github.com/tensorflow/models 从github上下载项目(右上角“Clone or download”-"DownloadZIP"),下载到本地目录(避免中文),解压 (4)Protobuf 安装与配置 在https://github.com/google/protobuf/releases 网站中选择windows ...
因此,如果你的机器有 GPU,安装完成后,需要将 TensorFlow 降回到 cudaDNN 和toolkit 支持的版本这样才能支持 GPU 训练,以 2.4.1 为例: shell $ pip install --upgrade tf-models-official==2.4.0 $ pip install --upgrade tensorflow==2.4.1 注:如果安装失败,可以参考官方文档的详细步骤安装。 工程创建 注:...
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "...
可以看到之前安装的tensorflow-2.8.0-gpu-jupyter镜像,现在基于这个镜像启动容器 docker run --gpus all -itd -v e:/dockerdir/docker_work/:/home/zhou/ -p 8888:8888 -p 6006:6006 --ipc=host cc9a9ae2a5af jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token= --not...
(base)jiadongfeng:~$ conda create-n tensorflow141 python=2.7//activte your env(base)jiadongfeng:~$ conda activate tensorflow141(tensorflow-gpu)jiadongfeng:~$ 查看tensorflow包信息 jiadongfeng:~$ anaconda show anaconda/tensorflow Using Anaconda API:https://api.anaconda.org ...