一、安装Anaconda 1. 打开浏览器输入网址https://www.anaconda.com/进入到Anaconda官网。 2. 点击Download按钮下载最新版Anaconda。 下载Anaconda 3. 安装Anaconda。 (1) 点击Next>。 安装步骤 (2) 点击I Agree。 安装步骤 (3) 点击Next >。 安装步骤 (4) 修改安装目录,最好不要放在C盘。点击Next >。 安装...
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 注:我用的是cmd管理员安装,在安装tensorflow的时候有错误或者很长时间没有往下进行可以按下enter键,这样安装是可以在windows环境下Anaconda和Pycharm都可以使用。 初学者,上述安装的是CPU版,tensorflow GPU比CPU版本运行速度要快,但是安装比较麻烦...
tensorflow-gpu是tensorflow的gpu版本,但是它必须通过 cuda 和 cudnn 来调用电脑的 gpu。 使用以下方法可以一次性安装CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu 2、安装keras-gpu conda install keras-gpu 三、指定gpu设备 1、显示所有可用设备 from tensorflow.python.client import device_libprint(de...
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...
按部就班的安装,最后配置环境变量: 我自己用Anaconda给Tensorflow单独配了个环境,这个网上教程很多,在这里就不细说了。 7. 安装Tensorflow-GPU 还是先检查对应关系,根据自己安装的CUDA版本,找到适合的Tensorflow-GPU版本,这里需要留意一下自己的python版本是否合适。
Keras最简单的安装方式就是:anaconda + pycharm + TensorFlow+(GPU或者CPU) TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。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。 采用pip 安装方式 ...
1.安装tensorflow 2.再测试如下代码 五、keras使用tensorflow-gpu计算 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 近期在写本学期的学年论文,其中有一项是做文本分类的实验,我的路线是对BERT进行微调,使用keras进行训练,训练的过程中我发现时间开销我真的吃不销,该电脑没有配置GPU,自己动手来配置一下,这篇文章以...
一. 安装环境 Windows 10 64bit 家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 【注意】 (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错。
在conda环境中安装CUDA和cuDNN。打开Anaconda Prompt,输入以下命令:conda install cudatoolkit=10.1 -c pytorch上述命令将安装CUDA 10.1版本的工具包,适用于NVIDIA GPU。您需要选择与您GPU版本匹配的CUDA版本。接下来,您需要安装cuDNN。在Anaconda Prompt中输入以下命令:conda install cudnn=7.6.5 -c pytorch选择适合您...
TensorFlow-gpu也需要和Keras版本对应,下面这个网站看到的: 截图如下,比如我是TensorFlow 1.15.2,就找1.15版本对应的Keras版本,是最新的2.3.1。 版本坑搞定很关键,那么开始安装教程: 一、安装CUDA (1)看显卡最高支持的CUDA版本 如下,点击系统信息——组件,可我的显卡驱动最高支持CUDA 10.2,所以安装10.0没什么问题。