当你使用命令 pip install tensorflow[and-cuda] 时,你实际上是在尝试安装 TensorFlow 的 GPU 版本。这个命令会自动为你安装与你的系统兼容的 TensorFlow GPU 版本以及所需的 CUDA 工具包(如果可能的话)。下面我将详细解释这个过程,并包括如何验证安装是否成功。 1. 打开命令行界面 首先,你需要打开一个命令行界面...
pip install tensorflow_gpu-2.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 1. 其实到这里tensorflow部分安装完了,接下来安装显卡部分的。 2. 下载cuda和cuDNN 首先我们要查找tensorflow-gpu对应的cuda和NcuDNN版本,直接上官网查询: 结果发现没有2.2.0版本,点到gpu支持发现: 于是我们下载cuda 10.1 和cuDNN 7.6就好 打开官网...
请安装相应的TensorFlow或者CUDA版本 安装对应版本TensorFlow的GPU版本 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:343] Loaded runtime CuDNN library: 7.0.5 but source was compiled with: 7.6.5. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version. If using a binary install, upgrade your...
6.安装CUDA依赖库 1 sudoapt-getinstalllibcupti-dev 7.安装TensorFlow 1 sudo-H pipinstalltensorflow-gpu==1.4#我选择了1.4带GPU的版本 根据实际情况,可以选择python3 或 python2,选择CPU版本或GPU版本 1 2 3 4 pipinstall--upgrade tensorflow# for Python 2.7 ...
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。
Installingtensorflow[and-cuda]is very easy and avoid installing cuda packages on our computers. It's then very confortable to be able to drop virtual envs. But there is a bad behavior. From scratch: rm -rf .venv mkdir .venv poetry add"tensorflow[and-cuda]"#checkpoetry run python mytest...
TensorFlow: 都是用于深度学习的框架,PyTorch 更灵活易用,适合研究和开发;TensorFlow 性能更强,适合生产环境部署。 简略版:conda:带可视化界面的python包管理工具的命令行部分。(记得换国内源,官方源很慢) anaconda:可视化部分(非常臃肿) 建议你装miniconda,这是仅命令行版本。用命令行管理python环境、安装库都是最...
最近tensorflow更新了1.0版本,安装的方式更简单了,我在更新后发现tf没有支持gpu,于是卸载了后重新安装了一下tensorflow: 在已经安装了pip和cuda、cudnn的情况下,直接运行: pipinstalltensorflow-gpu that's it 最近刚刚接触深度学习,安装一下tf 环境:华硕Z170主板、i7 6700k、GTX1070、Ubuntu16.04、Python2.7 ...