在Tensorflow官网上找到需要安装的Tensorflow-gpu 版本号与 Python、 cuda、cuDNN 版本的对应关系,网址为:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 图5 可以看到Tensorflow-gpu 2.10.0版本对应的Python版本为3.7~3.10、cuDNN版本为8.1、CUDA版本为11.2。且对应的CUDA版本低于显卡支持的CUDA版本(...
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...
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...
安装tensorflow1.7.0及相应依赖包,输入指令: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 如果在这一步遇到“Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow”的错误,那么检查自己的anaconda版本是否为32位,是的话卸载重新安装64位的程序。 至此,tensorflow的安装完成。 验证 在命令...
2. 安装Tensorflow 2.1 打开Anaconda Prompt 2.2 使用清华镜像源 2.3 用Anaconda创建一个python环境 2.4 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境: 2.5.1 安装TensorFlow-cpu版(可选): 2.5.2 安装TensorFlow-gpu版(可选): 3. 在pycharm中使用tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu1. 注意:务必注意一点,在安装完tensroflow后,由于我们是新创建的conda环境,该环境中基本上是空的,有很多包和IDE并没有安装进来,例如“Ipython”,“spyder”此时如果我们在该环境下打开spyder/Ipyton/jupyter notebook等,会发现其实IDE使用的kernel并不是新建...
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。
1python-c "importtensorflowastf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 如下图所示，如果最终得到了一个tf.Tensor结果，即可说明我们的tensorflow库终于配置完毕了。 至此，大功告成。当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。如果...
如果大家的电脑上没有GPU,或者不需要用GPU加以计算,那就不用管这个问题,相当于已经完全成功了,后续直接开始用tensorflow库进行各类深度学习的应用即可;但是对于电脑上有GPU,并且也希望让GPU加入计算的用户而言,我们将在下一篇博客中介绍具体的配置方法。
TensorFlow-GPU 2.3.0和PyTorch 1.12.1 GPU版本的兼容性如何? 前言: 本文使用conda下载cuda和cudnn,直接安装到虚拟环境,免去配置环境变量等操作且节省C盘空间。若想单独下载CUDA Toolkit及cudnn,可参照该文章: 【2022超详细版】Win10安装cuda(10.1、11.7)+cuDNN(7.6.5、8.5.0)+tensorflow(gpu版)+pytorch(gpu版)...