安装tensorflow-gpu的原因是,安装后,训练深度学习可以自动使用GPU加速,从而大大提升运算效率。 不同tensorflow-gpu版本对应的CUDA和cuDNN不同,本文选择的tensorflow-gpu版本是2.8.0。 具体对应版本可以查看链接:tensorflow-gpu对应CUDA和cuDNN版本 1. 配置虚拟环境 由于tensorflow-gpu是
首先创建TensorFlow虚拟环境,把虚拟环境命名为tensorflow_gpu,创建命令为: conda create --name tensorflow_gpu 创建TensorFlow虚拟环境 (2)切换到tensorflow_gpu虚拟环境 切换到创建的tensorflow_gpu虚拟环境,命令为: conda activate tensorflow_gpu 切换命令 切换完成之后,命令行前面的字样变为(tensorflow_gpu),即已切换到...
可以找到对应的cuddn 和cudatoolkit 版本号 然后我们在pycharm中进行GPU的测试 import tensorflow as tf tensorflow_version = tf.__version__ gpu_available = tf.test.is_gpu_available() print("tensorflow version:", tensorflow_version, "\tGPU available:", gpu_available) 1. 2. 3. 4. 可以看到对应...
由于我们在Step1环境确认时，已经可以查看到我们的cuda版本是8.0.61，所以我们选择低版本的tensorflow -gpu 1.2版本即可。（1）使用命令：pip uninstall tensorflow-gpu 卸载掉高版本的tensorflow-gpu 1.8.0 (2)安装上cuda8.0对应的正确tensorflow-gpu版本1.2，使用命令：pip install tensorflow-gpu==1.2 -i ...
python3.7.0+CUDA10.1.2+cuDNN7.6.5+tensorflow-gpu 2.2.0+keras2.3.1 1、下载cudatoolkit 从下面网址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载自己需要的cudatoolkit版本 打开安装包 这里会默认将安装程序放置在C盘下,不过没关系这只是一个零时文件,这一步不用更改。
如果大家的电脑上没有GPU,或者不需要用GPU加以计算,那就不用管这个问题,相当于已经完全成功了,后续直接开始用tensorflow库进行各类深度学习的应用即可;但是对于电脑上有GPU,并且也希望让GPU加入计算的用户而言,则按照文章新版本GPU加速的tensorflow库的配置方法(https://fkxxgis.blog.csdn.net/article/details/129291170...
conda create-n[name]python=3.5tensorflow-gpu=1.9.0 可能这一步会很慢,,但是建议不要去换源,,因为会出现下的东西不全,最后可能不能使用gpu版的tensorflow,,, 输完这段命令后,,等一会会出现一些要安装的东西列表,,这时主要看一下有没有python,tensorflow-gpu,cudnn,cudatoolkit,,,都有的话就y确定等就行了...
本文主要介绍Python TensorFlow相关,包括TensorFlow的CPU版和GPU版安装配置,以及使用的简单的示例代码。TensorFlow是一个用于机器学习的端到端开源平台。它拥有全面,灵活的工具, 库和 社区资源生态系统 ,可让研究人员推动ML的最新技术,开发人员可轻松构建和部署ML驱动的应用程序。
HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1表示启用Horovod与TensorFlow的集成,HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL指定使用NCCL进行GPU通信,--verbose参数用于输出详细日志,--np 4表示使用4个进程进行训练。步骤5:编写训练代码(train_horovod.py)最后,你需要编写一个用于训练的Python脚本(例如train_horovod.py)。这个脚本应该包含你的模型定义、...
说明:如果只是为了入门学习TensorFlow框架,个人觉得,没必要上来就整GPU版本(主要是那个太复杂,安装真让人劝退),所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow,并运行demo。 21.6月更新说明:tensorflow支持Python3.7及以上版本,但是3.7版本貌似只支持3.7.9,所以大家可以下载Python3.7.9或3.8及以上版本,注意还得是64位,其...