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...
pip install tensorflow-gpu==1.9 1. 注:有时候使用pip进行下载或安装时,国外的源下载太慢,而且经常出现断开链接等情况。可以把pip的安装源换成国内镜像,可以大幅度提高下载速度。 常用的镜像源如下: 新版ubuntu要求使用https源,需要注意: 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.a...
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,建议直接使用: bash pip install tensorflow 如果您的环境确实需要指定安装GPU版本的TensorFlow(例如,由于兼...
是一种在Python环境中安装TensorFlow 2.1的方法。TensorFlow是一个开源的机器学习框架,广泛应用于深度学习和人工智能领域。 安装TensorFlow 2.1可以按照以下步骤进行: 确保已经安装了Python环境。TensorFlow 2.1支持Python 3.5-3.8版本。 打开命令行终端,并使用以下命令安装TensorFlow 2.1: 打开命令行终端,并使用以下命令安装Te...
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
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。
主要讲一下在Linux下安装tensorflow gpu版的两种方式:使用conda和pip安装。安装cpu版本比较简单,安装命令相同,但是省去了安装cuda和cudnn。 注意:在安装tensorflow gpu版本前,首先要清楚不同版本tensorflow对应不同的cuda,cudnn版本,而不同的cuda版本对显卡驱动版本又有要求。这几个版本不符合要求是无法使用gpu版本的ten...
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...
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 ...
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 ...