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
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,网上还有很多Anaconda环境下得安装教程,是在Anaconda环境下搭建的GPU版,有...
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...
根据电脑配置选择合适的安装教程：由于GPU版本的安装涉及多个依赖项，建议根据你的电脑配置详细查阅Pytorch官网的安装教程。3. Jupyter中使用虚拟环境 创建虚拟环境：在命令行中使用如conda create n myenv python=3.x的命令创建一个新的虚拟环境。 激活虚拟环境：使用如conda activate myenv的命令激活虚拟环...
1、Pytorch安装(PyTorch) 按照自己设备选择,然后将最后的(Run this Command)复制到命令行运行即可。 2、Tensorflow(Keras)-GPU安装 默认此时设备没有tensorflow 2.x各种版本. 2.1 打开Command,输入 conda list (No print: pip list) 看是否有cudatoolkit 和cudnn?(一般没有) 没有,运行 1> conda install cudato...
1.使用conda install tensorflow-gpu 2.使用pip install keras 这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow 使用conda安装会提示安装其他依赖包,这其中就包括cpu版本的tensorflow,这是我们不想要的。 所以千万不要使用conda命令安装keras,说起来都是泪。。。
install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple GPU支持：如需GPU加速，安装 tensorflow-gpu：bash复制pip install tensorflow-gpu 版本冲突：更新pip并重试：bash复制pip install --upgrade pip 按照以上步骤操作，即可顺利完成Keras的安装和基础验证！遇到问题可参考Keras官方文档或社区论坛。
2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU,所以这里安装tensorflow-gpu版本: conda install tensorflow-gpu==1.12.0 (这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0) 3.安装keras conda install keras==2.2.4 4.降低一下numpy的版本 conda numpy==1.16.0...
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 ...
首先，安装Keras和Tensorflow时，推荐使用清华大学源，通过管理员权限在cmd中进行，尤其在Windows环境下，Anaconda和Pycharm都可兼容。Tensorflow GPU版虽速度快，但安装较为复杂，需要根据电脑配置选择合适的安装教程。关于模型的保存与加载，有两种方法，但可能需要根据特定情况调整。在学习过程中，可能会遇到...