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闪退的,直接pip安装labelImg,然后在scipy文件夹内找到EXE即可 如果是Github上下载的文件夹形式,在cmd中运行下...
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。。。 接下来可以在pycharm里...
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。。。 接下来可以在pycharm里...
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...
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 tensorflo...
6、安装Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe。安装完成后,参考前一篇文章Win10下安装Tensorflow+Keras简记(CPU版本)的步骤1~步骤3,创建tensorflow环境变量。 7、安装GPU版本的Tensorfow。打开Anaconda Prompt,输入如下命令: C:>activate tensorflow (tensorflow)C:>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow...
我使用的是 GPU 还是 CPU 版本的 tensorflow? 在安装 keras 之前,我使用的是 GPU 版本的 tensorflow。 另外sudo pip3 list 显示tensorflow-gpu(1.1.0) 而不是 tensorflow-cpu。 运行[this stackoverflow question] 中提到的命令,给出以下内容: The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 ...
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() 发现执行import tensorflow as tf后报错: 原因是用pip安装时protobuf版本过高(5.27.3),可以降低protobuf来解决 ...
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题：...
Tensorflow-gpu: 2.7.0 Keras: 2.7.0 2. Windows下使用conda和pip安装Tensorflow-gpu以及Keras 首先在Conda下创建虚拟环境且激活: conda create -n tf-gpu python=3.8.0 conda activate tf-gpu 在命令行中安装cudatoolkit: conda install cudatoolkit=11.3.1 ...