通常,如果你已经安装了正确版本的TensorFlow-GPU,你就不需要单独安装或更新Keras,因为Keras已经作为TensorFlow的一部分被包含在内。但如果你出于某种原因需要单独管理Keras版本(虽然不推荐这样做),你可以使用pip来安装特定版本的Keras: bash pip install keras==x.y.z 其中x.y.z是你想要安装的Keras版本号。然而,请...
(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Python:根据您的需求选择合适的Python版本,并使用包管理器如pip或conda进行安装。建议使用Python虚拟环境以避免不同项目之间的冲突。 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、C...
在服务器上安装gpu环境的时候经常因为版本对应不上二报错, 现在整理cuda对应的显卡驱动版本、cuda对应tensorflow-gpu的版本、tensorflow-gpu对应的keras版如下: keras | Framework Env Description TensorFlow 1.14 tensorflow-1.14 TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on ... ...
cudatoolkit和cudnn等包都会自动根据tensorflow的版本进行安装,不需要额外进行操作。 安装完毕后,发现默认Keras版本为2.15.0。我们重新安装2.6.0版本的Keras即可。 pip install keras==2.6.0 下面需要在python环境下检测: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() ...
首先,keras这个库是要依托tensorflow库的,所以如果你的电脑上已经有tensorflow的gpu版本,那么最好不要用cuda来下keras,因为用cuda来下keras的时候,自动下的是cpu版本,而且要下好多依赖包,比如tensorflow-cpu,如果下的太多会搞不灵清,而且会搞得跑代码很麻烦。 其次,要注意tensorflow-gpu和keras-gpu的版本对应关系,这...
conda install tensorflow-gpu==xxx.xxx.xx你想要的版本号 本人一开始使用这种方法,结果在下载时经常卡住,中断,主要还是因为网络问题,需要多试几次,可以安装成功,因此需要使用国内镜像,但是使用镜像后,依然安装不成功,所以放弃了这种方法。 2.pip安装(有很多坑) ...
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.