https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmltensorflow的版本和python的版本与cuda和cudann有如下对应关系: 在本文中,我选择的是python 3.6、tensorflow-gpu 1.11.0、cuda 9.0、cudann 7.0.5,亲测可用,一开始使用了tensorflow-gpu 1.10.0,在import tensorflow时,会报dll失败的错误,该换te...
首先需要新建一个conda环境,命名为tensorflow-gpu: conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 1. 要注意Python版本需要写对。 待创建完成之后可以使用以下命令管理这个环境: source activate tensorflow-gpu #激活环境 source deactivate tensorflow-gpu #关闭环境 1. 2. 在激活环境的情况下输入以下命令进行安装tensorf...
首先确保自己安装有显卡,然后再安装tensorflow-gpu之前需要先安装cuda和cudnn。 1.安装cudn和cudnn 安装cudn之前,需要先去官网查看自己安装的tensorflow版本对应的cuda和cudnn版本,这必须一一对应。 地址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 然后去下载你所需要的cudn toolkit,cudn toolkit下载地址:h...
1、首先需要安装anaconda,去官网下载对应的exe即可,按照默认安装,这个基本上没有什么影响。anaconda安装好在进行下面的步骤,这里anaconda安装目录需要记录一下。 2、在桌面最下角点击程序栏,找到anaconda程序下面有个 anaconda Prompt,点击它,类似windows下面的命令行,执行安装tensorflow-gpu,如下图。 这里需要指定具体的版...
这里tensorflow-gpu为名字,可以任意设置,python=3.6.1为创建的python环境 2.启动虚拟环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 activate tensorflow-gpu 3.安装 安装有两种方法,一种是在线安装,一种是下载安装文件whl,然后离线安装,这里比较建议离线安装的方式,一是可以用镜像方式下载whl,提高...
创建新环境:使用conda创建一个新的Python环境,专门用于深度学习。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.8 conda activate tensorflow-gpu 安装CUDA和cuDNN:TensorFlow的GPU版本依赖于CUDA和cuDNN。可以通过conda直接安装。 conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 -c pytorch 注意:选择与你TensorFlow版本兼容的...
1.9 进入Anaconda界面后,你会看到有几个应用下面是Launch,表明已经安装可以随时使用。还有几个下面是Install,说明还没有安装。本人强烈推荐安装Spyder,它类似于Matlab的交互界面,非常方便调试。 2、在Anaconda Prompt中安装TensorFlow-GPU 2.1 打开Anaconda Prompt(点击Windows图标输入Anaconda Prompt,左侧搜索栏里就会出现,鼠...
第四步 安装TensorFlow-gpu sudo pip installtensorflow-gpu 若安装失败 可尝试下面安装方法 sudo pip install --upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 大家也可以参照网上资源http://www.cnblogs.com/xia-Autumn/p/6228911.html ...
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...
Tensorflow详细安装步骤及PyCharm配置 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:Wi...