Tensor芯片推出时间要比TensorFlow晚,谷歌将首款智能芯片命名为Tensor,应该是配合TensorFlow拓展AI/ML应用市场。 Tensor原意是张肌(医学)、张量(化学),对TensorFlow来说,Tensor是张量,张量是一个可用来表示一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。在TensorFlow中,张量是标量、矢量、矩阵、多维数据等数据类型。
打开终端,输入conda create --nane tensorflow python=2.7,其中“tensorflow”是新创建的环境(容器)名称,你也可以选择其他命名。 创建新环境 关于如何激活、关闭环境,安装过程中也有提示: # To activate this environment, use: # > source activate tensorflow # # To deactivate this environment, use: # > sourc...
并非所有的显卡都支持CUDA,实际上仅有部分Nvidia高端显卡才支持,具体支持列表可前往Nvidia(https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)查询。 TensorFlow对GPU的要求 目前10系显卡横空出世,基本上深度学习主机主要可选为:Titan Xp、1080Ti、Titan、1060与Tesla系列,深度学习模型对参数精度要求并不高,因此除非土豪,可以排出...
在安装完CUDA Toolkit和Anaconda之后,就可以开始安装TensorFlow-gpu了。 在Anaconda中创建一个新的虚拟环境(例如:tensorflow_gpu),并激活该环境。 在tensorflow_gpu环境中,使用以下命令安装TensorFlow-gpu=2.2.0版本:pip install tensorflow-gpu==2.2.0 安装完成后,可以使用以下命令验证TensorFlow是否成功安装:python -c ...
简介:【1月更文挑战第26天】【TensorFlow】深度学习框架概述&TensorFlow环境配置 编辑 目录 一、深度学习框架概述: Theano TensorFlow Keras Caffe/Caffe2 MXNet 3.CUDA 10.0 4.TensorFlow 安装: 5.Pycharm 一、深度学习框架概述: 编辑 编辑 Theano Theano最初诞生于蒙特利尔大学 LISA 实验室,于2008年开始开发,是第...
根据cuda,cudnn版本,直接搜对应的tensorFlow匹配版本,高了没事,本人安装2.18.0 虚拟环境DL下,运行如下命令进行安装: $ sudo pip3 installtensorflow==2.18.0 检查是否安装成功,大功告成!!! 测试: 打开你的 Python 环境(确保已激活相关的虚拟环境)。 运行以下代码检查CUDA 的可用性: pytorch验证代码: import torc...
安装适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包。从 TensorFlow 2.1.0 版开始,此软件包需要 msvcp140_1.dll 文件(旧版可再发行软件包可能不提供此文件)。该可再发行软件包随附在 Visual Studio 2019 中,但可以单独安装: ...
主要有两种方式进行安装:pip、conda,pip安装tensorflow-gpu的时候,需要首先配置cuda和cudnn环境,并且需要与tensorflow的版本对应,用pip的方式进行安装,几乎可以安装所有的版本,cuda和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装文档,在此不在叙述。conda安装的时候,不用单独配置cuda和cudnn,但是在安装之前尽量去官网查看,有那些版本...
pip install tensorflow==2.7.0 pip install keras==2.7.0 验证配置在命令提示符中运行以下命令,以验证您的配置是否正确: tensorflow --version keras --version vulkan-info --version top --version 如果显示相应的版本信息,则说明您的配置已经完成。三、注意事项 在配置深度学习环境时,请确保您的计算机满足最低...