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...
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...
cudnn:cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 注1:https://www.tensorflow.org/install/source可以查看不同版本tensorflow匹配cuda和cudnn版本。 注2:https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit可以下载CUDA和Cudnn。 1. 准备工作 1.1 配置安装环境 sudo apt-get update 若出现下述错误:Reading package li...
将cuda安装目录下的bin和lib\x64两个文件夹的路径添加到环境变量PATH里面 4) pip3 安装tensorflow-gpu 打开cmd窗口,输入pip3 install tensorflow-gpu 安装成功后会显示 successfully 5) 安装完成,测试。 编写简单代码,测试tensorflow是否可以正常使用。 import tensorflow as tf hello=tf.constant('hello') sess=tf....
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。
从TensorFlow 1.6 开始,二进制文件使用 AVX 指令,这些指令可能无法在老一点的 CPU 上运行 阅读GPU 支持指南(https://tensorflow.google.cn/install/gpu?hl=zh-CN),在 Ubuntu 或 Windows 上设置支持 CUDA® 的 GPU 卡 在系统上安装 Python 开发环境 ...
使用pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他...
tensorflow:支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版(适用于 Ubuntu 和 Windows)。 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。
使用pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他...
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 ...