为了使用 pip install tensorflow_gpu 命令成功安装 TensorFlow GPU 版本,你需要遵循以下步骤。请注意,tensorflow_gpu 现已更名为 tensorflow 并默认支持 GPU,因此直接使用 pip install tensorflow 即可安装支持 GPU 的版本。不过,根据你的问题,我会按照 tensorflow_gpu 的字面意思进行说明。 安装步骤 确认Python和pip已...
1. 安装Tensorflow -gpu 注意是tensorflow -gpu,不是tensorflow,安装方法: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow -gpu 1. pip会自动给你安装最新的Tensorflow -gpu版本,这里我装的是2.2.0 如果pip安装失败怎么办,手动下载安装文件: 打开清华镜像源,找到tensorflow-gpu 下载pip安装...
执行安装命令 pip install tensorflow-gpu==1.9 1. 注:有时候使用pip进行下载或安装时,国外的源下载太慢,而且经常出现断开链接等情况。可以把pip的安装源换成国内镜像,可以大幅度提高下载速度。 常用的镜像源如下: 新版ubuntu要求使用https源,需要注意: 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http...
TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要;本文主要安装gpu版本。1、环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认 。vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装。python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装。
安装方法:直接使用pip3 安装 官网上有详细的要求及安装方法:https://tensorflow.google.cn/install/gpu 首先,我们可以看到安装GPU版需要电脑软硬件满足一定的条件,即需要首先安装CUDA和cudnn, 这个直接点击蓝色的字体便能进入到下载界面,按顺序下载安装即可。
GPU model and memory No response Current Behaviour? My GPU [AMD Ryzen™ 9 6900HX with Radeon™ Graphics × 16] wasn't detected on the regularpip install tensorflow, StackOverflow told others topip install tensorflow-gpuwhich gave me: ...
1、使用conda安装tensorflow(推荐): 先用conda查询可以安装的tensorflow版本,根据当前的python环境,查询到的版本会有不同,在tensorflow官网安装页面上可以查到不同tensorflow版本支持的python ,若要安装cpu版本的tensorflow直接将后面的-gpu去掉即可。 conda search tensorflow-gpu ...
os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本。非lts的版本一般不推荐。 Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义。所以真心不推荐Windows环境。
pip install "tensorflow-gpu>=1.15.2,<2.0" 完美收获bug ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu<2.0,>=1.15.2 (from versions: 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3, 2.3.0, 2.3.1, 2.3.2, 2.3.3, 2.3.4, 2.4.0, 2.4.1, 2.4.2, 2.4.3, 2.4.4, 2.5...
安装tensorflow-gpu 查看对应版本 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu 如上图,CUDA10.1和CUDNN7.6环境对应的tensorflow-gpu版本有2.2.0和2.3.0,以2.3.0为例。 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.3.0 ...