为了在Anaconda中安装GPU版本的TensorFlow,你可以按照以下步骤操作: 确认系统已安装Anaconda: 在开始之前,请确保你的系统已经安装了Anaconda。你可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来检查Anaconda是否已安装: bash conda --version 如果系统返回了Anaconda的版本号,那么说明Anaconda已经安装。 创建一个新的conda环境...
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...
conda activate tensorflow2.1 # 激活环境(进入该环境) 1. 然后使用如下命令直接安装即可,他会自动安装我们需要的cudatoolkit和cudnn conda install tensorflow-gpu==2.1.0 # 安装tensorflow-gpu版本 1. 注意:如果这一步安装超时失败,则很可能是源的问题,可以更改源为清华源,然后在尝试安装。 可以参考这篇文章: 3....
1pip install --user "tensorflow<2.11" 前面我们提到，当时虽然已经配置完毕了新版tensorflow库，但是如果运行代码，还是会出现如下图所示的提示信息，即我们还没有配置好GPU运行的环境。 其中，如果大家的电脑上是没有GPU，或者就不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，直接开始编写、运行机器学习...
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,彻底删除环境并重新创建。 1. 查询Nvidia显卡cuda版本 nvidia-smi #确认CUDA Version>=11.2 2. 创建tf环境 ...
1.conda安装 输入命令,需要下载一些包,直到done,自动下载了gpu,直接可以使用,比较方便和简单 conda install tensorflow-gpu==xxx.xxx.xx你想要的版本号 本人一开始使用这种方法,结果在下载时经常卡住,中断,主要还是因为网络问题,需要多试几次,可以安装成功,因此需要使用国内镜像,但是使用镜像后,依然安装不成功,所以放...
我们通过虚拟环境tensorflow_name搭建深度学习系统,即tensorflow-gpu版本,可以调用显卡高速计算,推荐显卡为N卡,显存大于等于6G,算力大于3.5(推荐算力7.5-9)。 首先安装cudatoolkit,这个库不是Python的库,因此pip不能安装,需要用conda安装,Python 3.8推荐匹配的cudatoolkit版本为11.3.1,具体命令如下: ...
1pip install--upgrade tensorflow 运行上述代码后，可以看到将立即开始tensorflow库的配置，如下图所示。其中，由于我这里Python版本是3.6的，而不是最新的Python版本，因此从下图可以看到tensorflow库版本也并不是最新的，而是2.6.2版本的——当然对我而言，这也就足够了。如果大家希望用最新版本的tensorflow库...
文章记录在python的发行版本之一anacond 3中搭建TensorFlow GPU版框架 文中所用各个版本号如下:anaconda3-2020.11-windows-x86_64、cuda 10.1 update2、cudnn 7.6.5 for 10.1、tensorflow-gpu 2.2.0 1. Anaconda 1.1 安装anaconda 下载之前一定要确定好所需要python版本,不同版本的anaconda对应不同的python版本,当然...