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...
3. TensorFlow-GPU 3.1 安装TensorFlow-GPU 根据上文中的TensorFlow-GPU版对照表,我们可以选择安装TensorFlow-GPU2.2.0和TensorFlow-GPU2.3.0这两个版本。(TensorFlow-GPU2.1.0版cudnn和cuda版本都满足,但是python最高支持3.7,而博主选择的版本号为python3.8) 这里再次提醒自行搭配版本的读者,一定要看清对照表内python...
我们新建一个python3的脚本,输入: importtensorflowastftf.__version__ 查看当前tensorflow版本 import tensorflowastfprint("Num GPUs Available: ",len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) 查看可用的GPU个数 如果你确定自己的GPU是正常的,但是运行结果是0,那就得怀疑一下自己的版本问题,一般来...
二、安装 tensorflow-gpu 安装好 anaconda 后,win+q 搜索 ana ,选择打开 Anaconda Navigator 注:点击 Environments ,然后再点 Create ,创建一个新环境(tensorflow) 三、修改 anaconda 源 打开C盘 > 用户 > {用户名},例如:C:\Users\Tiac 创建或修改 .condarc 文件并保存,内容参考https://mirror.tuna.tsinghua...
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...
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...
2. 安装tensorflow-gpu 我这里需要安装指定版本的tensorflow-gpu版本(tensorflow-gpu 1.4.1) 执行以下命令查看当前所有tensorflow-gpu版本: [root@localhost tf-openpose]# anaconda search-t conda tensorflow-gpuUsingAnacondaAPI:https://api.anaconda.org
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...
conda activate gpu 可以看到prompt前面括号里已经变成了gpu,说明我们现在在gpu环境下(副本里)进行操作。 2.4 我们要先安装一个重要的小包,叫ipykernel,他将在下一步2.5中用到。 pip install ipykernel 2.5 我们要专门安装一个kernel,这个kernel以后就会来运行TensorFlow,刚才在2.4中安装的ipykernel就是用来安装kerne...