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...
【背景】 前段时间要做一个python语音识别模型,需要tf进行训练,考虑到有GPU就不用限制在CPU上了,所以尝试配置Tensorflow. 系统配置为: RTX4060+win11+Anaconda3,使用python3.10配置完成。 【补充建议:使用虚拟环境进行版本管理,我用anaconda
对于CUDA 11.2,需要搭配 cuDNN 8.2.1(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为: conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 对于CUDA 11.6,需要搭配 cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为: conda install...
因此,在这篇文章中,我们就介绍一下在Anaconda环境中,配置tensorflow库的详细方法;此外,这里需要注意,在较新版本的tensorflow库(版本大于1.5 ,但对于Windows用户而言,版本还不能高于2.10)中,已经同时支持CPU、GPU训练,不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 首先,和Anaconda环境配置其他库一样,我们需要打开...
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。
1、文中安装GPU的代码应替换为: 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 tensorboar...
3.安装tensorflow-gpu 第四步:测试 前言 很久以前就在自己的电脑上把CPU版本的tensorflow配置好了,最近搞了一个笔记本,上面配置着GTX1650显卡,正好要使用tensorflow,最开始以为这个显卡带不动,只配置了cpu版本的腾搜人flow,后来手痒痒就顺带把GPU版本的tensorflow也配置了,配置的过程很幸运,找到了一个好的教程,没太...
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 3. 安装CUDA Toolkit + cuDNN 1. 安装Anaconda 如果你还没有python,需要去anaconda官网去下载自己系统对应的软件,然后准备安装(如果下载的速度比较慢的话,可以去清华大学开源软件镜像站下载) 在这里我的电脑是64位 windows 系统,所以选择Windows版本64位 ...
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...