(1)python、CUDA、CUDNN、TensorFlow-gpu版本对应 我上面的版本python、CUDA、CUDNN、TensorFlow-gpu版本对应是下面这个网站来的: 在Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows 截图如下,比如你装TensorFlow-gpu1.14.0,需要CUDA10.0和CUDNN7.4,python3.5-3.7。 不过我装了...
安装TensorFlow:运行以下命令来安装特定版本的TensorFlow(以GPU版为例): pip install tensorflow-gpu==2.x.x pip install keras==2.x.x 验证安装:运行以下命令来检查TensorFlow、CUDA、cuDNN和Keras的安装情况: tensorflow --version keras --version cudnn --version cuda --version 这些命令应返回相应的版本信息...
在使用TensorFlow-GPU时,确保与Keras的版本匹配是非常重要的,这样可以避免潜在的兼容性问题。以下是如何确定、查找和安装与TensorFlow-GPU版本相匹配的Keras版本的步骤: 1. 确定当前使用的TensorFlow-GPU版本 首先,你需要确定当前系统中安装的TensorFlow-GPU版本。你可以通过Python脚本来获取这个信息: python import tensorflo...
首先访问tensorflow官网https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-cn。找到软件包位置 这里支持Linux、macOS、Windows下的Python3.6~3.9版本下的cpu和gpu版本的tensorflow安装包。以LInux系统下Python3.8为例,将https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x...
本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac
keras,tensorflow推荐安装版本,本文为记录文个人习惯用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==2.3.1tensorflow-gpu=2.2.0cuda==10.1cudnn==7.6.5仅记录一下,方便以后安装时查看...
另外附上安装Tensorflow以及Keras的命令: pip install tensorflow==1.15 # ==后面可以是任意的版本号,不加默认是最新版本 pip install tensorflow-gpu==1.15 # 安装gpu版本的tensorflow pip install keras==2.3.1 # 安装指定版本的keras 1. 2. 3. 4.
(2)如果从官网下载Anaconda3,默认的python是3.6.x版本的,这样后面的过程中会出错。此时需要更改Anaconda3中python的版本,具体可以参考文献1:在Anaconda中随意更改python版本和其他相关包版本的使用经验! 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...