File-》new-》python File建立gpu_test.py文件 (2)导入独立环境keras_learn5 在Setting => Project => Project Interpreter=>Addinterpreter,按照如下图所示的设置就可以导入前面建立的独立环境。需要注意的是,通过anaconda建立的独立环境一般都在安装分区的user目录下,例如我的独立环境的位置如下E:\Users\Administrator...
在PyCharm中配置TensorFlow环境,可以按照以下步骤进行: 1. 安装TensorFlow库 首先,你需要确保已经安装了TensorFlow库。你可以通过Anaconda或者pip来安装TensorFlow。以下是通过pip安装TensorFlow的示例命令: bash pip install tensorflow 如果你需要安装支持GPU的TensorFlow版本,可以使用以下命令: bash pip install tensorflow-g...
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow-gpu/ 注意下载的是windows的python3.6版本(和前面创建的环境对应上) 然后同样在cmd窗口安装: pip install c:\…\tensorflow_gpu-xxxx.whl 4.测试 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastfimportos os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='...
在PyCharm中,选择File > New > Project,创建一个新的Python项目。在项目配置中,选择tf_gpu作为Python解释器。在VS2022中,创建一个新的项目并选择Python语言。在项目属性中,选择tf_gpu作为Python解释器。现在,我们已经成功配置了TensorFlow-GPU、PyCharm和VS2022的环境。你可以在PyCharm和VS2022中使用TensorFlow-GPU进行...
Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架,分为两个版本,GPU和CPU,主要的区别在于计算速度,GPU版本要比CPU计算速度更快,适用于处理大量复杂的数据,但需要计算机配置独立NVIDIA显卡。CPU版本没有显卡要求,安装更简单,合适新手小白和学生党,下面介绍CPU版本Tensorflow的详细安装步骤 系统环境:Windows10 ...
对于新建ycharm项目时,应选择已有环境来创建项目。 若需要其他环境可以在anaconda 命令行下配置好虚拟环境后,再打开项目切换至所需的虚拟环境 5. tensorflow-gpu配置 ## 【推荐方法】 > 打开`Anaconda Prompt ` ### 创建虚拟环境`TF-GPU` ```sh conda create -n TF-GPU ``` ### conda安装 `tensorflow-gp...
输入命令pip install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://pypi.douban.com/simple/ 然后重复以上步骤验证。pycharm的下载及安装 链接:下载 按步骤走即可 自己选择安装位置 这里就完成了pycharm的安装 miniconda环境导入pycharm 进入pycharm，点击新建项目 到这里项目已经创建好了，然后新建一个python文件 观察右下角...
(3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境: activate tensorflow 1. 注:当不使用tensorflow时,关闭tensorflow环境,命令为:deactivate (4)安装cpu版本的TensorFlow pip install tensorflow==2.0 1. 注:这里没有介绍GPU版本的安装方法,GPU版本需要安装cuda8+cudnn5,如需要的请搜索其他博文。
首先在pycharm中将tensorflow包以及tensorflow-gpu包安装好。这个大家应该都清楚,如下图所示: 在pycharm中所使用到的环境 注意tensorflow和tensorflow-gpu不是包含关系,两个包都得有。 讲道理接下来就是安装好cuda和cudnn。就行了。 坑的地方来了…… 如上图所示,tensorflow的版本号为1.8.0 ,与其适配的是CUDA Tool...