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...
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...
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...
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. 安装前的明确 大致流程:(gpu版本) CUDA安装配置 cuDNN安装配置 TensorFlow安装 TensorFlow环境测试 注: Tensorfloww有cpu和gpu两个版本,根据自身需求和电脑配置选择对应的Version(如下只为gpu版的详细介绍) 对应本机显卡驱动选择CUDA版本安装 对应安装的CUDA版本选择cuDNN版本安装 ...
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...
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。
1、查看tensorflow-GPU与python版本的对应关系, (个人建议使用python3.6或者python3.7) 2、请到官网根据自己的系统下载安装anaconda。 3、如果你们不想使用那么高版本的python的话,这里有两种方法,一种是去清华镜像等地方下载旧版本的Anaconda,第二种方法就是先安装最新版的Anaconda,然后再安装我之前发表过的博客进行降低...