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...
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 lists... Done E: Problem executing scri...
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。
在安装TensorFlow的GPU版本时,有几个关键的步骤需要遵循以确保安装成功并能正确利用GPU加速。根据您提供的提示,我将详细解答如何安装tensorflow-gpu(注意:从TensorFlow 2.x开始,官方推荐使用tensorflow包并自动处理GPU支持,如果系统检测到GPU和相关驱动,就会自动启用GPU加速。不过,按照您的要求,我将按照安装tensorflow-gpu的...
1、使用conda安装tensorflow(推荐): 先用conda查询可以安装的tensorflow版本,根据当前的python环境,查询到的版本会有不同,在tensorflow官网安装页面上可以查到不同tensorflow版本支持的python ,若要安装cpu版本的tensorflow直接将后面的-gpu去掉即可。 conda search tensorflow-gpu ...
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 ...
国内源清华镜像pip安装tensorflow-gpu 1.13.1 先安装pip: sudo apt-getinstall python-pip python-dev 然后安装tensorflow-gpu 1.13.1: sudo python-m pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1 瞬间下载完成。
秒速安装tensorflow GPU版本 比如我们安装1.13.1 gpu版: pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 同理,安装tensorflow 2.1.0 gpu版: pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 0.12.0rc1, 0.12.0, 0.12.1,...
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 例如 代码语言:javascript ...