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...
(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...
对于TensorFlow 1.13至1.15版本,建议使用Keras的版本在2.2.4至2.3.1之间。 TensorFlow 2.0至2.4版本:从TensorFlow 2.0版本开始,Keras被作为独立的API提供,并成为TensorFlow默认的高级API。这意味着TensorFlow 2.0及以上版本的Keras与TensorFlow 2.0至2.4版本兼容。Keras的2.3.0版本及更高版本均支持TensorFlow 2.0至2.4版本。
(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 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TensorFlow-gpu1.15.2,下图...
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) ...
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...
tensorflow-cuda-keras版本对应如下: 参考文章:cuda安装https://blog.csdn.net/chen565884393/article/details/127905428 【2】TensorFlow开启GPU加速 importtensorflow as tfprint('tensorflow version:',tf.__version__)#查看TensorFlow的版本print('===')print('cuda available:',tf.test.is_built_with_cuda())#...
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 tensorfl...