conda activate tf-gpu 在选定的环境中安装tensorflow-gpu: 在激活的conda环境中,使用pip命令安装TensorFlow-GPU: bash pip install tensorflow-gpu==x.x.x 请将x.x.x替换为你选择的TensorFlow-GPU版本,例如2.10.0。验证tensorflow-gpu是否正确安装并可以使用GPU: ...
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 tensorboard 2.1.1 which is incompatible. ...
TensorFlow可以直接在Anaconda Prompt的命令行中用指令:“conda install tensorflow-gpu”直接安装,并且该指令在安装TensorFlow时还会顺带把Cuda和CuDNN也给装了。考虑到conda 的软件包并没有官方支持,并且tensorflow和附带的Cuda和CuDNN版本都不是最新的,笔者未使用conda安装,而是使用原生的 pip 安装,安装过程见后文。
安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,该安装教程选择的软件版本信息为:ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorfl...
conda install tensorflow-gpu==1.12.0 Tensorflow环境测试 安装完成后我们就需要对Tensorflow环境进行测试了 启动Jupyter(你可以直接打开Jupyter,或者进入Anaconda Navigator,然后找到Jupyter点击下方launch) 创建python文件,输入代码 importtensorflowastf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') ...
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,所以放弃了这种方法。
pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 无报错结束,就是装好了。 打开python环境 python 导入tensorflow包进行测试 ,查看tensorflow的版本信息,输入命令: import tensorflow as tf tf.__version__ 若不报错,会显示tensorflow版本信息,说明tensorflow导入成功。
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.10.0 下图显示安装成功。 验证tensorflow-gpu安装是否成功,输入python 输入import tensorflow as tf,下图可见没有报错,说明现在没问题。 import tensorflow as tf 输入tf.config.list_physical_devices(),如下图我发现显卡有一...
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...