首先,这里有两种安装方式,一种是conda,一种是pip,conda下载较慢,但会自动安装适合的CUDA和CuDnn,pip安装快,但是需要手动安装CUDA和CuDnn,这里重点介绍pip安装方式 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...
//1.安装tensorflow: pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //2.安装tensorflow-GPU: pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //3.测试(不报错即为安装成功) python import tensorflow as tf tf.__version__ tf.test....
安装指定版本的tensorflow-gpu 2.10.0(根据你自己的配套版本安装),输入命令: 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.__versio...
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...
2.安装Tensorflow-gpu 安装这个GPU版本真的是一件很费力的事情,你得把对应的版本全部校对好,否则版本不匹配照样还是用CPU处理。 我们打开conda的prompt 现在我们所处的环境就是在conda下,装的各种环境也是在conda下。千万不要用cmd!!! 出于对conda的礼貌,我们先问候一下它的版本。
1.安装过程简单 2.包含了数百个科学模块,高效运用于各种项目 3.可下载python2和python3版本,并根据项目需求切换使用。 Anaconda使用开源社区构建的最佳Python软件包(包括scikit-learn,TensorFlow和PyTorch)构建和训练机器学习模型。 从机器人技术到数据可视化,Anaconda高效运用于各种项目,特别是在数据科学领域有杰出应用。
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...
前提:已经安装好了驱动、cuda、cudnn等,再进行安装tensorflow。 anaconda安装TensorFlow-gpu过程 1.借助 清华大学开源软件镜像站,实现...
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。
4.我的安装主要借助这一篇tensorflow-gpu保姆级安装教程,但是我在安装中还是有一些问题,也算是对这篇文章的补充。 1.理清版本对应关系!!!很重要! 下面是我在tensorflow官网的截图,可以看到tensorflow-gpu、CUDA、CudNN的版本对应关系,注意看蓝色部分: 注意:本机 Windows 上的 GPU 支持仅适用于 2.10 或更早版本,...