(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...
如果我们同时安装了CPU和GPU版本,此时安装Keras,会默认安装CPU的版本的Keras,无法使用GPU进行加速训练。 解决方法就是先卸载Tensorflow,只用pip安装GPU版本,然后再pip安装Keras即可。 准备过程 数据集标注过程 Keras版本YOLOV3使用的VOC格式的数据集,也就是标注文件后缀为xml,我们使用LabelImg标注即可 注:Windows下EXE闪退...
keras,tensorflow推荐安装版本 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
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 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 3.安装cuda8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 或 https://develo...
2.0 #安装gpu版本的tensorflow，注意我们先前安装的是3.7的python，要版本对应
tensorflow-gpu 1.6.0 https://blog.csdn.net/Zqinstarking/article/details/80713338 防坑centos7 安装 CUDA9.0 + cudnn7.1 +TensorFlow GPU版1.6.0/1.8.0 简单来说:tf1.5及以上用只能是cuda9.0,其他的tf1.4及以下版本就是cuda8.0等,最好自己去查查!可恶的是tf官方和nVidia都没有版本对应的说明!!!
参考资料:1.windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 2.Installing TensorFlow on Windows 3.Keras安装和配置指南(Windows) 分CPU版本和GPU版本分别说明安装步骤和过程,本文继续说明GPU版本的安装。前提条件:请先检查自己的GPU是否支持CUDA,具体方案是上Nvidia官网查询。关于CPU版本,请参考前一篇...
5. 安装TensorFlow-gpu选择TensorFlow 2.8.0，创建虚拟环境（如Python 3.9.7），并确保安装在虚拟环境中。6. 安装Keras根据TensorFlow-gpu版本选择Keras 2.7.0，确保库版本对应。7. 安装PyTorch查找PyTorch 1.12.1针对CUDA 11.3的版本，安装后通过Spyder测试。总结安装过程中遇到CUDA版本选择和库冲突...
TensorFlow 2.5版本:对于TensorFlow 2.5版本,需要使用Keras的2.5.0或更高版本。 除了上述主要版本之外,还有一些细节需要注意。例如,在某些特定的环境配置中,可能需要使用特定的Docker镜像或软件包来确保兼容性。此外,对于不同的Nvidia GPU设置,也需要进行相应的调整。 为了确保您的代码能够正常运行,建议在选择TensorFlow和...