个人习惯用keras框架,由于keras和tensorflow版本的不断更新,目前使用比较稳定的版本list是: keras==2.3.1 tensorflow-gpu=2.2.0 cuda==10.1 cudnn==7.6.5 1. 2. 3. 4. 仅记录一下,方便以后安装时查看
2.TensorFlow 有两个版本:CPU版本和GPU版本。CPU版本的安装可以参考文献2:win7系统中使用anaconda安装tensorflow,keras。GPU 版本需要CUDA和cuDNN的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 Anaconda+pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过...
被这个东西搞到心态有点爆炸,弄到后面才发现是版本对应不上,这个对应下载版本是真的让人抓狂。。。 下载对应的版本直接用pip install keras==x.x.x(版本号) 下面是tensorflow和其对应的keras版本: 最新更新(2022.2月份): 原文地址: 下面这个也可以参考:List of Available Environments...
GPU版本的库运行需要基于硬件和软件的双重限制: 1、硬件:电脑要有Nvida的显卡,AMD的显卡是不支持的; 2、软件:需要安装与TensorFlow,Torch版本相对应的CUDA、cuDNN 需要注意的是:CUDA版本是向下兼容的,即使说高版本是兼容低版本的,但是最好是要相对应,版本差别不大才可以。 我自己理解是:自己电脑所支持的最高cuda...
本文分CPU和GPU两个版本配置。 CPU:硬件为ThinkpadT440 GPU:RT2080Ti,CUDA10.0,Cudnn7.4.2,安装Tensorflow1.14+Keras2.2.5 1 安装前准备工作 1.1 版本查询 Tensorflow-Keras-Python 对应版本查询链接:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ Tensorflow-CUDA-Cudnn-Python 对应版本查询链接:https://tensorflo...
根据自己的安装版本,在Pytorch官网(https://pytorch.org/)寻找安装命令代码: 将复制的代码粘贴到命令行格式下,弹出提示,输入 y,即可完成安装(根据自己想要按照的CPU或者GPU版本选择)。 测试pytorch 二、jupyter使用虚拟环境 (注:这里我创建了两个虚拟环境tensorflow和pytorch,有一个不起作用,不知道为啥) ...
CPU版本安装:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow GPU版本安装:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu(建议都跟上版本号,否则默认安装最新的一般无法使用) 主要注意tensorflow的版本选择,若装错了使用pip uninstall tensorflow卸载后重装即可,不需要删除tensorflow环境 7|07.Pycharm的...
linux安装keras+tensorflow-gpu步骤 2019-10-13 16:08 −最近刚刚开始接触深度学习,感觉需要用一下博客记录一下平时遇见的坑和解决方案。 最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的,第一次运行python代码有点激动,中间遇见了一些坑,记录一下解决方案。 最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。比如...
tensorflow和theano都可以使用GPU进行硬件加速,往往可以比CPU运算快很多倍。因此如果你的显卡支持cuda的话,建议尽可能利用cuda加速模型训练。(当机器上有可用的GPU时,代码会自动调用GPU 进行并行计算。) 目前Keras已经被TensorFlow收录,添加到TensorFlow 中,成为其默认的框架,成为TensorFlow官方的高级API。 CUDA GPU加速。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,而Keras是一个高级神经网络API,可以与TensorFlow等后端引擎配合使用。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型,用于利用GPU进行加速计算。 RTX 3080是NVIDIA推出的一款高性能显卡,具备强大的计算能力和大规模并行处理能力。CUDA 11是NVIDIA发布的CUDA工具包版本,支持RTX 3080显卡...