使用conda安装TensorFlow CPU版本的步骤如下: 打开命令行工具: 首先,打开你的命令行工具,如终端(macOS/Linux)或命令提示符(Windows)。 创建新的conda环境: 使用以下命令创建一个新的conda环境,命名为tf_cpu,并设置Python版本为3.8(你可以根据需要调整Python版本): bash conda create -n tf_cpu python=3.8 激活新...
1. 版本 CPU/GPU、CUDA、python、tensorflow版本尽量使用以下配置,参考下面图片或网址: 在Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn) 查看显卡支持的cuda版本: 查看显卡GPU支持的CUDA版本,和对应版本tensorflow - 简书 (jianshu.com) 如上图就是支持CUDA11(及以下) 2. 安装(通过conda) 安装所需命令来...
如上所示，与 pip 安装相比，conda 安装可以带来超过 8 倍的速度提升。这对于经常使用 CPU 进行训练和推断的人来说非常棒！作为一名机器学习工程师，我在将代码 push 到 GPU 机器上之前，先使用 CPU 对代码运行测试训练。conda 安装带来的速度提升可以帮助快速迭代。我还在 CPU 上进行大量推断，因此这有助于我的...
2. 然后再安装TensorFlow 1.1.0的CPU版本:tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl。 尽管conda也是包管理器,但是TensorFlow官方建议使用Python原生的包管理器来安装TensorFlow,使用pip install命令,而不要用conda install命令。此外,我这里还使用了清华的TensorFlow镜像url,也就是把官方的https://storage.googleapis...
1.x版本的TensorFlow,cpu和gpu版本是分开的,如果只安装了cpu版本的,无法使用GPU,直接上安装命令: conda activate tf1 conda installcudatoolkit=10.1 conda installcudnn=7.6 pip install tensorflow-gpu==1.13.1 pip installkeras==2.2.4# 安装指定版本的keras ...
由于实验需要,之前的TensorFlow只安装了CPU版本,运行速度受限。 在anconda下如何不修改原来的CPU版本的前提下,继续安装一个GPU版本的TensorFlow: 首先在anconda下创建一个新的envs环境,命名为tf-gpu 使用source activate tf-gpu命令激活新的环境,并进入环境 在当前环境下,使用conda install tensorflow-gpu命令安装GPU版...
然后用conda或者pip安装CPU或GPU版本的tensorfolw,在2.0版本后GPU与CPU版本合成一个不再区分直接安装tensorflow pip install tensorflow==1.15 # CPU pip install tensorflow-gpu==1.15 # GPU 测试 importtensorflowastf tf.test.is_gpu_availale() 输出true则安装了gpu版本 ...
1.1.0 新建TF2.0 CPU环境(使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6) conda create -n TF_2C python=3.6 当弹出 :Proceed ([y]/n)? 输入y回车 完成后就可以进入此环境 1.1.1 进入TF_2C环境 cond aactivate TF_2C
CPU性能更快 conda Tensorflow软件包利用用于深度神经网络的英特尔数学核心库或从1.9.0版本开始的MKL-DNN。该库使性能提升巨大。这是一张证明它的图表! 如你所见,与pip安装相比,用conda安装的性能可将速度提升超过8倍。对于经常使用CPU进行训练和推理的人来说,这非常有用。作为一名机器学习工程师,我(Michael Nguyen...
三天的时间,终于搞明白这个东西安装的过程了,中间也遇到了很多问题,比如说先装了TensorFlow的CPU版本之后,再安装GPU版本就始终无法加载modular了,很蛋疼。 对了,cudnn的路径一定要添加到环境变量,cuda的安装一定要小心,反正我第二次装的时候直接就是下一步下一步的,也不知道为啥第一次装的时候就那么难。我之前就...