2. 输入命令 pip install tensorflow-gpu 在命令行工具中,输入以下命令来安装TensorFlow的GPU版本: bash pip install tensorflow-gpu 注意:从TensorFlow 2.1版本开始,官方推荐使用tensorflow包而不是tensorflow-gpu,因为tensorflow包已经自动支持GPU(如果CUDA和cuDNN已正确安装)。因此,如果您正在安装TensorFlow的较新版本,...
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...
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle...
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。
pip3安装Tensorflow-GPU 系统:win7 Python 3.6 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。
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...
tf-nightly:预览 build(不稳定)。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。 tensorflow==1.15:TensorFlow 1.x 的最终版本。 系统会自动安装软件包依赖项。这些依赖项就列在 setup.py 文件的 REQUIRED_PACKAGES 下。 pip install --upgrade tensorflow 验证安装效果: ...
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。 import tensorflow as tf ...
安装对应版本TensorFlow的GPU版本 代码语言:javascript 复制 pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA Toolkit 9.0 4、如果匹配,仍然报错 那是因为你的cuda环境变量配置有误,请执行: 代码语言:javascript 复制 exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/【CUDA版本】/lib64 ...
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 ...