在Linux上安装TensorFlow-GPU需要一系列步骤,包括确认系统兼容性、安装CUDA和cuDNN、创建Python虚拟环境,并在虚拟环境中安装TensorFlow-GPU。以下是详细的步骤: 1. 确认Linux系统和CUDA、cuDNN的兼容性 在安装之前,请确保你的Linux系统(如Ubuntu、CentOS等)与TensorFlow-GPU支持的CUDA和cuDNN版本兼容。你可以访问TensorFlow...
NVIDIA CUDA和cuDNN:如果您计划使用GPU版TensorFlow,则需要安装NVIDIA CUDA和cuDNN库。确保您已下载并安装了与您的GPU和Linux发行版兼容的版本。 其他依赖项:根据您的需求,您可能需要安装其他依赖项,例如numpy、protobuf等。 安装TensorFlow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...
若显示缺少libcudart.so.10.1文件,那么说明安装的Tensorflow-GPU的需要的CUDA版本为10.1.x,(着重看文件的数字后缀,它对应者包的版本)。 若显示缺少libcudnn.so.7文件,即说明安装的Tensorflow-GPU的需要的cuDNN版本为7.x。 这种问题自行重新安装各个包、调整其版本即可。
最后一步是安装TensorFlow-GPU本身。在激活虚拟环境后,可以使用以下代码示例安装TensorFlow-GPU: ```bash # 安装TensorFlow-GPU pip install tensorflow-gpu ``` 完成以上步骤后,TensorFlow-GPU就成功安装在您的Linux系统上了。您可以通过编写Python代码来验证安装是否成功。 ```python import tensorflow as tf # 输出...
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pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl 如果是python直接安装的话: 首先需要pip,如果没有的话可以使用下面的命令安装 sudo apt-get install python-pip python-dev# for Python 2.7sudo apt-get inst...
在经历各种踩坑后,我通过大量的互联网搜索,综合各个网站上写到的安装tensorflow-gpu的方法,终于总结出来一个走的通的方法,并且亲自动手实践,在Linux(Ubuntu) + Python3安装且运行成功。 Python2.7下安装过程跟本文内容大同小异,可参考NVIDIA官方教程: http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensor...
参考了之前的几篇安装教程,有针对tensorflow1.0的内容比较过时,【参考1】的cuda等版本的选择比较繁杂,而cuda的安装有些省略,对小白不友好,不过我还是通过各种找资料最终安装成功,为了方便后来者参考,结合最新的版本,凑成此文。 配置: CentOS系统 GPU:GeForce GTX 1080 Ti ...
一、安装CUDA和cuDNN 1.CUDA和cuDNN的版本对应关系 去官网查看:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2.TensorFlow与CUDA、cuDNN的版本对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 二、根据对应的版本安装TensorFlow-gpu版本
最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的,第一次运行python代码有点激动,中间遇见了一些坑,记录一下解决方案。 最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。比如会有错误:'eras.backend' has no attribute 'contro_flow_ops' 1.创建虚拟环境,防止很多框架放在一个主目录下在后面操作中太混乱:括号是解...