pip uninstall tensorflow-gpu 执行命令以卸载TensorFlow: 在命令行中输入上述命令后,按回车键执行。系统会提示你确认是否卸载TensorFlow,输入y并按回车键即可。 验证TensorFlow是否已成功卸载: 你可以通过尝试导入TensorFlow来验证它是否已被成功卸载。打开Python解释器(在命令行中输入python或python3)并尝试导入TensorFlow:...
TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl 安装信息如下: sudo pip install --ignore-installed --no-cache-dir --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0rc1-cp27-none-linux_x86_...
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。
pip list 查看pip的安装目录 然后会找到名字里有tensor的一堆东西都卸载了,还有要卸载protobuf,之后再重装tensorflow即可。 pip安装默认版本的tensorflow: 代码语言:javascript 复制 pip install tensorflow-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install tensorflow-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simp...
创建了一个新的tf2_gpu的版本,环境是新的,所以都要重新安装一下。 五:安装slim模块 自己找一个目录。git一下slim源码,slim中包含很多给出的模型代码,可供训练,有脚本直接调用下载数据。 需要找到对应版本下载 使用过程:1.低版本的tensorflow是有slim可以直接调用的。可以使用tf.contrib模块。
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
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 ...
然后今天遇到了⼀个计算量⽐较⼤的⽹络，于是折腾了⼀晚上的GPU版本。然后⼀开始就将tensorflow卸载了。但这两天貌似英伟达的官⽹出了点问题，下载不是很顺畅，就决定先还是⽤cpu版本。于是⼜⼀⾏代码：pip install tensorflow 于是，打开python试了⼀下，就发现如下问题：纳尼，怎么会这样呢，以前...
Tensorflow Version 2.12.0 Custom Code No OS Platform and Distribution Ubuntu 22.10 Mobile device No response Python version Python 3.10.7 Bazel version No response GCC/Compiler version No response CUDA/cuDNN version No response GPU model and memory ...
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 ...