pip install--upgrade tensorflow-gpu(不指定默认安装最新版本,也可以指定安装版本) (2)离线安装 进入清华镜像下载页面,下载对应版本(tensorflow2相比tensorflow1有很大的变化,很多包名称及用法都不同,如果是想跑别人以前的代码,这里建议下载1就可以了): https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorf...
(6)通过jupyter notebook初步验证tensorflow GPU框架是不是成功安装。 在命令行输入jupyter notebook命令,进入jupyter。 在jupyter中键入以下命令,import tensorflow as tf, tf.config.list_physical_devices('GPU'),如果返回结果不是[],说明tensoflowGPU版本已成功安装。 三、pycharm导入独立环境 (1)建立工程及.py文...
miniconda+tensorflow-gpu+pycharm的安装及配置 miniconda的安装及配置 1.下载miniconda 链接:miniconda下载链接 2.点击next 3.点击I Agree 4.点击next 5.自己调整安装路径 6.==两个都要勾选== 7.最后点击Finish tensorflow-gpu版本的下载 ==下载gpu版本一定注意自己电脑是否有NVIDIA显卡，以及显卡驱动版本== 1....
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...
打开pycharm设置Setting页面,如下图的8步操作 对于已有Pycharm项目的环境修改 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-GP...
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...
首先查看新建环境tensorflow的存储位置,打开Anaconda Prompt,激活环境 activate tensorflow 然后查看所有环境 conda info --envs 我的环境显示如下 可以看到环境tensorflow所在目录为C:\Users\Wu\Anaconda3\envs\tensorflow,记下这个地址,后面会用到 打开Pycharm ...
4、然后运行pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu 5、配置Pycharm你的项目的Project Interpreter,选择上文中建的那个名为tensorflow的python3.5环境。 6、输入下面代码: import tensorflow as tf hello = tf.constant("Hello!TensorFlow") ...
在prompt里面输入测试代码:'import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name() ',在测试tensorflow-gpu是否安装成功 pycharm里选择Anaconda所在的文件夹的encvs文件夹里面的DeepLearning文件夹里面的python.exe做解析器,测试能否在pycharm里使用 曾遇问题1:在pycharm里面出错 ...
1.打开Anaconda Prompt,为Tensorflow 2.0 配置一个虚拟环境conda create -n tf2 python=3.7 2.激活环境activate tf23.安装Tensorflowpip install tensorflow-gpu==2.0.0rc1 注意:此处需要ke-xue-shang-net环境,如果你出现hash对应错误,超时等错误,都是网络问题,删除tf2环境从头再来,删除环境操作方法参考我的这篇文章...