1、文中安装GPU的代码应替换为: pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 2、安装cpu版后,未报错,再安装gpu版时,使用tf.test.is_gpu_available()测试时报错:ERROR: tensorflow 2.0.0 has requirement tensorboard<2.1.0,>=2.0.0, but you'll have tensorboar...
以管理员身份启动“Anaconda Prompt”程序,输入“conda info”,输出信息中包含“conda version”、“base environment”信息,说明Anaconda3成功安装。 二、Tensorflow-gpu 2.6.0 环境安装及依赖包版本 以管理员身份启动“Anaconda Prompt”程序,按下文安装顺序定会安装成功且不冲突,#为注释。 如果遇到问题,彻底删除环境并...
安装Tensorflow2.x的基本思路:先创建一个(A)Python环境,(B)安装需要的依赖库(cuDNN-深度学习加速库,cudatoolkit(compiler+tools+libraries+cuda samples+cuda driver)),(C)安装tensorflow(CPU,GPU)。 python版本和tensorflow版本都是可以用conda指定的,划重点,我们一定要把握好这两个依赖库cuDNN,cudatoolkit的版本,...
安装完成后可以在Python脚本或Jupyter Notebook中导入TensorFlow模块来使用。 须注意的是,推荐安装CPU版本的TensorFlow(conda install tensorflow),如果需要使用GPU加速版本的TensorFlow,可以使用以下命令来安装: conda install tensorflow-gpu 复制代码 安装GPU版本的TensorFlow还需要安装相应的GPU驱动和CUDA、cuDNN等库。 0 ...
2.5.2 安装TensorFlow-gpu版(可选): 3. 在pycharm中使用tensorflow 3.1 选择base环境 3.2 选择其它环境 4. 参考链接 1. 安装anaconda 选择相应的Anaconda进行安装,下载地址点击这里,下载对应系统版本的Anaconda,官网现在的版本是Anaconda 5.2 for Python3.6,点击下载即可。如果下载python3.7的版本你就不能用低于1.13....
condainstall tensorflow-gpu //这里也可以指定版本,比如conda install tensorflow-gpu==2.1.0 输入y确认。我们不需要再额外安装cuda和cudnn,因为他已经包含在安装的列表里了。 我这里安装的是2.1.0的版本,静静等待安装完成,如果安装出现问题,比如进度卡住了之类的多半是网络不稳定,可以选择切换到国内镜像。
你也可以点击查看你的GPU是否支持CUDA 满足以上条件之后,你就可以安装Tensorflow了! 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 我系统是64位,所以下载64-Bit Graphical Installer (631 MB),之后就是进行安装了。
等待安装完成后,即可在Anaconda环境中使用tensorflow库。如果需要使用GPU版本的tensorflow,可以通过安装对应的CUDA和cuDNN来实现。 另外,也可以通过Anaconda命令行来安装tensorflow,具体命令如下: conda install tensorflow 复制代码 这样就可以在Anaconda环境中安装tensorflow库了。 0 赞 0 踩最新...
run(hello)) print(tf.test.is_gpu_available()) 参考资料: [1] 主博客 Win10安装Anaconda3、Python、TensorFlow(GPU和CPU版本)、Keras(特别是版本选择) [2] Win10中CUDA、cuDNN的安装与卸载 [3] Tensorflow使用GPU加速 编辑于 2021-11-07 13:49...
注:这里没有介绍GPU版本的安装方法,GPU版本需要安装cuda8+cudnn5,如需要的请搜索其他博文。 这样tensorflow cpu版本就安装好了。 (5)测试tensorflow 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并进入python环境。 测试代码如下: importtensorflowastf hello=tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess=tf.Session()print(sess...