pip install-i https://pypi.doubanio.com/simple/--trusted-host pypi.doubanio.com tensorflow-gpu==1.14.0 #会默认调用gpu版本的tensorflow pip install-i https://pypi.doubanio.com/simple/--trusted-host pypi.doubanio.com keras=="2.2.4" 这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安...
(7)conda remove --name $your_env_name $package_name(包名)删除虚拟环境中的包: 三、Tensorflow-GPU安装 (1)conda search tensorflow-gpu查看有哪些版本可以安装 (2)conda install tensorflow-gpu keras-gpu(由于我要配置object detect api,有用到keras) PS:相关软件包被安装至python->lib->site-packages下面...
python - Anaconda使用conda连接网络出现错误 - SegmentFault 思否segmentfault.com/q/1010000008668178 正确方法:安装完tensorflow-gpu后,直接用pip install keras==2.2.5就行了。 Keras-gpu版本安装教程(亲测有效)_Sannmer的博客-CSDN博客blog.csdn.net/weixin_44436403/article/details/120223967...
tensorflow-gpu可以直接通过conda安装。网上有说直接conda安装tensorflow-gpu,会默认自动安装cuda和cudnn,因此无需单独conda安装cuda和cudnn,这方法理论上是可行的。 只是我实际conda直接安装tensorflow-gpu时,要不非常慢,要不就报错,所以最后选择了先conda安装cuda和cudnn,再通过whl文件安装tensorflow-gpu(三者的版本要对...
pip install numpy==1.19.2 pip install protobuf==3.20 pip install keras==2.6.0 进入python测试能否找到gpu 【测试tf+cuda】 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 不显示等级2以下的提示信息 print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) ...
在Conda环境下安装Keras和Tensorflow可以按照以下步骤进行:步骤一:激活Conda环境首先,你需要激活你的Conda环境。在终端中输入以下命令来激活环境: conda activate 环境名 请将“环境名”替换为你想要激活的环境的名称。步骤二:安装Python和pip确保你的系统中已经安装了Python和pip。你可以通过在终端中输入以下命令来检查:...
pip install tensorflow-gpu==2.2.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras Win10系统Anaconda+TensorFlow+Keras 环境搭建教程 pip install keras conda install mingw libpython 最后 这个组合好像并不奏效,但是我也不在乎,毕竟我自己只是为了跑别人的代码配的,现在TensorFlow自己都带了一个keras接口,没...
使用Anaconda搭建TensorFlow-GPU环境,前言:对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是
1、安装tensorflow-gpu 1.12.0 (bert需要至少1.11.0) conda install tensorflow-gpu==1.12.0 1. 2、安装keras相关,keras为2.2.4版本 conda install keras==2.2.4 pip install keras-bert pip install keras-transformer==0.30.0 1. 2. 3. 3、安装其他库 ...
GPU [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')] 报错2 AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' keras与tensorflow版本不兼容 代码语言:javascript 复制 conda install keras==2.4.3 代码语言:javascript 复制 (RL) PS C:\Users\Lenovo> pip...