现在,您可以开始安装TensorFlow。根据您的需求选择CPU版或GPU版。 CPU版:使用以下命令安装TensorFlow CPU版:pip install tensorflow GPU版:使用以下命令安装TensorFlow GPU版:pip install tensorflow-gpu请注意,在安装GPU版TensorFlow之前,您需要设置CUDA和cuDNN路径。您可以通过在终端中运行以下命令来设置路径:export CUDA_...
@文心快码tensorflow-gpu安装linux 文心快码 在Linux系统上安装TensorFlow GPU版本需要遵循以下步骤。这些步骤包括检查兼容性、安装CUDA和cuDNN、创建虚拟环境(可选)、安装TensorFlow GPU版本以及验证安装是否成功。下面是详细的步骤: 1. 检查Linux系统和CUDA、cuDNN的兼容性 在安装之前,请确保你的Linux系统版本与CUDA和cu...
#pip install --user --upgrade pip #然后正式安装 #cup 版本 tensorflow 2 pip install tensorflow==2.0.0 #GPU 版本 pip install tensorflow-gpu==2.0.0 #安装gpu版本还要必须安装两个软件,一个是cuda,一个cudnn,cuda是显卡开发工具,cudann是加速器。安装时注意版本,如果是tensorflow2,就用最新版的即可。
conda create -n Ma(虚拟环境名称)python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应,其实是不必要的,这个版本可以根据代码要求设定,比如可以3.5或3.6.) 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 cudato...
即:tensorflow_gpu-1.2.0, python 3.6, cuDNN 5.1, CUDA 8); 2. 之前我还考虑过是否需要先进入tensorflow环境(source activate tensorflow)再安装,后来发现我的考虑是多余的; 3. 一直在root登录下安装。 安装前查看相关信息: #lspci | grep –i vga(查看电脑对应显卡信息) ...
Tensorflow-GPU安装 根据“对应表”,选择合适的Tensorflow版本进行安装 Linux/Ubuntu的对应表 例如,我的CUDA版本是10.1.243,所以可以选择Tensorflow-GPU-2.3.0进行安装,使用命令: sudo pip3 install tensorflow-gpu==2.3.0 (注:pip3前面加sudo是我个人的陋习,你们实践的时候可以尝试不加sudo) ...
在新环境中我们使用Vscode + Jupyter仍然不能激活GPU。头痛极了,这是因为没有执行上面三行修改环境变量的命令,那么这么做就可以了: exportCUDA_HOME=/home/ubuntu/miniconda3/envs/tensorflow# modfity according to your actual envrionment pathexportPATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/...
在Windows或Linux系统环境下成功配置TensorFlow2.x的GPU版本需要经过以下步骤: 安装TensorFlow打开命令提示符(Windows)或终端(Linux),输入以下命令安装TensorFlow-GPU: 在Windows上:pip install tensorflow-gpu 在Linux上:sudo pip install tensorflow-gpu默认情况下,这将安装最新版本的TensorFlow。如果您需要指定特定版本,例如...
pip3 install tensorflow-gpu==1.15.0 ps:若为tensorflow2.x版本则执行: pip3 install tensorflow-gpu==2.1.0 5.安装的包(务必执行) ps:若为tensorflow1.x版本则执行: conda install cudatoolkit=10.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ ...
https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 二、根据对应的版本安装TensorFlow-gpu版本 # 创建虚拟环境:tmp_python conda create-n tmp_python python=2.7# 显示自己创建的虚拟环境 conda env list# 进入创建虚拟环境 source activate tmp_python#安装指定 版本的TensorFlow ...