所以要考虑调整python或者tensorflow的版本。如果tensorflow是最新的2.3版本,可以考虑降低到2.0甚至1.X等。看问题是否能解决。 4.在pycharm中使用tensorflow 习惯了使用PyCharm来开发,配置如下: 新建工程后在 File-Setting–Project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器, 例如我的解释器位置: 等部署完后便可跑个HelloW...
这样tensorflow cpu版本就安装好了。 (5)测试tensorflow 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并进入python环境。 测试代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importtensorflowastf #查看tensorflow版本print(tf.__version__) 3.其他问题 安装tensorflow后报错:“DLL load failed: 找...
但是当我使用conda install tensorflow-gpu1.6的时候就无法进行安装,当调整为1.10版本的时候就可以了,这是目前无法理解的问题,可能是系统自带的cuda还是会影响tensorflow的版本,亦或者是python的版本问题,之后还需要进行解决。
点击了OK按钮后,可以发现PyCharm已经将TensorFlow的环境导入进来了,如下图所示: 在Settings界面中点击OK按钮,完成设置,此时PyCharm会对解释器进行更新并最终回到欢迎界面,如下图所示: 5. 测试 在欢迎界面中点击Create New Project,进入到工程创建界面,设置好工程路径,并选择刚刚创建的interpreter,最后进行工程创建,如下...
出现了令人激动的Tensorflow界面: 图2-3-1-1 容器内部界面 2.3.2 容器内-执行命令 稍安勿躁,为了让我们用的更顺手,请依次执行以下命令: apt update apt install -yopenssh-serverapt install passwd apt install -y vim service ssh start 修改配置文件: ...
注:cuda安装完成后如果测试代码可能会有问题,重启一下电脑可能会解决。 验证是否安装成功可以直接在cmd里用nvcc --version查看cuda的版本。 3、与tensorflow的关系 众所周知,tensorflow是一个深度学习的框架,我们在跑github上的代码的时候经常会在readme文件里告知此项目需要的tensorflow版本,所以这也是需要创建虚拟环境的...
1. 安装TensorFlow 打开cmd,进入新建的tensorflow环境中 activate tensorflow 在cmd中使用pip安装输入以下指令: pip install tensorflow-gpu==1.12.0 也可使用conda安装,有时候会出错……: conda install tensorflow-gpu 2. 测试TensorFlow 测试TensorFlow是否安装成功,在cmd中输入python,进入Python编辑环境,输入以下指令 ...
conda 环境激活后,你可以测试: $ python>>>importtensorflowastf>>>print(tf.__version__)# 0.11.0rc0 开启或关闭环境 当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境: (tensorflow)$ source deactivate $# Your prompt should change back 再次使用的时候再激活 : ...
打开 pycharm，并选择你刚才挂载的 home 文件夹中的项目。转到 Project Interpreter 参数选择中，在项目解释器的可用列表中选择你之前就创建好的远程 TensorFlow 解释器，pycharm 应该能够正确地编译你的代码。这时候，你可以随时随地使用你的代码，并且改变任何你想要改变的东西。远程机器上 Ok，你已经在 pycharm 中用...
3.在创建的python3.5环境下,安装tensorflow,开始时使用pip install tensorflow=1.10.0,提示找不到合适的安装版本。然后改用conda install tensorflow=1.10.0,安装成功。 4.测试tensorflow,之前安装的cuda8.0,在终端运行时,简单的小程序没有任何问题。这时感觉已经成功了,但是,在pycharm下,说是缺少cuda64_9.dll文件。