可以尝试升级pip到最新版本,然后再尝试安装TensorFlow-GPU。可以使用以下命令来升级pip:sudo pip install —upgrade pip升级完成后,再次尝试安装TensorFlow-GPU。 检查CUDA和cuDNN版本在安装TensorFlow-GPU时,需要先安装CUDA和cuDNN。如果这些版本不匹配或安装不正确,也可能会导致安装失败。可以尝试重新安装CUDA和cuDNN,并...
这些问题的出现可能和你的环境配置、操作系统、pip版本等有关。下面是一些常见的问题和解决方法:问题1:安装过程中出现错误解决方法:首先,确保你的 pip 版本是最新的。你可以使用以下命令来更新 pip:pip install --upgrade pip然后,尝试使用以下命令来安装 tensorflow-gpu:pip install tensorflow-gpu问题2:安装完成后,...
你需要确保这些库已正确安装,并且版本与TensorFlow-GPU兼容。 你可以通过以下命令检查CUDA版本: bash nvcc --version 对于cuDNN,你需要查看安装目录中的cudnn_version.h文件来确认版本。 尝试重新安装或更新TensorFlow-GPU: 如果Python、pip、CUDA和cuDNN都符合要求,但安装TensorFlow-GPU时仍然报错,你可以尝试重新...
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 1. 测试代码 import tensorflow as tf import os os.enviro...
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: ...
TensorFlow version: 2.0.0 Python version: 3.6.9 Installed using virtualenv? pip? conda?: pip CUDA/cuDNN version: 10.0 GPU model and memory: p40 Describe the problem I got this error. root@dc45fa59c9f0:/workspace# pip install tensorflow-gpu==2.0.0 ERROR: Could not find a version that ...
这种方法安装tensorflow2.x的版本是CPU,GPU都有的,有时电脑显卡不好(比如MX250,就无所谓GPU了,安了还会报错,不如只安装CPU省事),显卡好的可以直接用上一条命令行安装。 所以推荐用pip install tensorflow-cpu 三、需要tensorflow的时候可以进行如下操作
2)显示所有包的列表 1 piplist 3)卸载包 1 pip uninstall package 4)安装特定版本的包 1 2 pip install package==version #package:包名;version:版本号。如pip install tensorflow-gpu==1.4.0即是安装1.4.0版本的gpu版本的tensorflow 5)传入-u选项让模块安装在当前用户中,而不写入到系统目录中 ...
conda install tensorflow-gpu=1.15.0 2、使用pip安装tensorflow pip安装就一行命令,等号后面可以指定版本,若不指定默认安装最新版本: pip install tensorflow-gpu==1.15.0 安装好后检查tensorflow gpu版本是否可用,返回结果为True则可用。 importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available())...
本篇文章以 驱动版本:390.87、CUDA:9.0、cuDNN:7.0.1、tensorflow-gpu:1.9.1为例,介绍ubuntu系统下安装tensorflow-gpu的详细步骤。 准备文件: 驱动:NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run 驱动下载地址:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn