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. ...
pip install tensorflow-gpu==1.12.0 1. 2. 安装cuda conda install cudatoolkit=10.0.130 1. 安装cudnn conda install cudnn=7.6.0 1. 测试gpu版tensorflow 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并进入python环境。 测试gpu版tensorflow 运行此tensorflow_self_check.py文件可以测试你的CUDA、Cudnn与tensorflow是...
进入anaconda虚拟环境:activate tensorflow-gpu 安装TensorFlow-gpu,根据cuda版本选择tensorflow版本: 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...
程序报错,这是由于我们虽然安装好了tensorflow-gpu,但是还需要安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 注意,tensorflow是在持续更新的,具体安装的CUDA和cuDNN版本需要去官网查看,要与最新版本的tensorflow匹配。 点击查看最新tensorflow支持的CUDA版本:https://w...
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: ...
完整版tensorflow-gpu安装步骤 1.软件准备 anaconda3https://www.anaconda.com/products/individual visual studio2017社区版https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ cuda11.1https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive cudnn ## 目前没有x64 ,需要登陆才能下载https://developer.nvidia...
安装anaconda tensorflow gpu 配置 step1:检查自己的设备是否支持 gpu,确认要安装的各个包 step2:确认安装包的版本 step3:安装 cuda step4:安装 cudnn step5:测试是否能够用 gpu 运行程序 其他问题本文将介绍如何在 vscode 配置 remote ssh 连接远程服务器,并在远程服务器安装 anaconda。
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。