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. ...
activate tensorflow激活该环境 继续输入以下命名安装tensorflow: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 假如你想安装某个特定版本的tensorflow,可以输入如下命令,根据自己的喜好,替代那个2.0.0即可:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==2.0.0 检测是否安装成功,打开如下 输入:ac...
安装Tensorflow2.x的基本思路:先创建一个(A)Python环境,(B)安装需要的依赖库(cuDNN-深度学习加速库,cudatoolkit(compiler+tools+libraries+cuda samples+cuda driver)),(C)安装tensorflow(CPU,GPU)。 python版本和tensorflow版本都是可以用conda指定的,划重点,我们一定要把握好这两个依赖库cuDNN,cudatoolkit的版本, ...
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...
Tensorflow-gpu版本安装的准备工作 (一)、查看电脑的显卡 (二) 、Anaconda的安装 (三)、cuda下载和安装 (四)、cudnn下载安装 (五)、配置环境变量 (六)、创建 tensorflow 环境 (七)、测试 Tensorflow-gpu 是否安装成功 卸载重装 前言 CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度GPU版本运行速度更快所以如果电脑显卡支...
如何基于Anaconda安装tensorflow-gpu报告 实验环境: 一、 为什么要使用tensorflow 二、 安装流程 1. 安装前的明确 2. 详细步骤 1)CUDA安装配置 2)CuDNN安装配置 3)Tensorflow安装 Tensorflow环境测试 三、安装过程中出现的问题及解决方法 一、 为什么要使用tensorflow ...
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。
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...
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...
pip 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、运行机器学习的代码...