pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 无报错结束,就是装好了。 打开python环境 python 导入tensorflow包进行测试 ,查看tensorflow的版本信息,输入命令: import tensorflow as tf tf.__version__ 若不报错,会显
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python中的库,因此我们需要进入到python环境进行安装。现在默认的python已经更新到3.11了(截至2024.1),但显然根据上图,tensorflow-gpu支持的python版本为3.7到3.10,所以有必要创建虚拟环境,管理不同的python版本。 本文计划...
condainstalltensorflow_gpu-2.9.0 验证TensorFlow-gpu安装成功 在虚拟环境下,进入python环境,输入以下代码依次验证: importtensorflowastf tf.__version__#返回tensorflow-gpu的版本tf.test.is_gpu_available()#用来验证GPU是否可用tf.test.is_built_with_cuda()#用来验证cuda是否可用tf.test.gpu_device_name()#返回...
在Python中安装TensorFlow GPU版本需要遵循一系列步骤,确保系统环境、CUDA Toolkit和cuDNN库都已正确配置。以下是详细的安装步骤: 1. 确认系统环境满足TensorFlow GPU版本的安装要求 首先,确保你的系统支持TensorFlow GPU版本。TensorFlow GPU版本通常要求使用NVIDIA GPU,并且操作系统需要支持CUDA。 2. 安装对应版本的CUDA ...
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.11.0 1. (使用清华的镜像源,下载速度变快),假如是安装了anaconda,使用如下命令: conda install tensorflow-gpu==1.11.0 1. 上述流程完毕以后,尝试运行一下代码: 开启会话需要添加config参数 ...
GPU版本安装 python tensorflow gpu版本的pytorch 目录 一.前期准备(Pycharm和Python环境的安装) 二.安装CUDA加速架构组件 三.CUDNN的安装 四.Pytorch的安装 五.最后验证torch GPU版本安装成功: 一.前期准备(Pycharm和Python环境的安装) 首先在Pycharm和Python官网下载想要安装版本的软件。这里比较基础就不展开细讲了...
（1）首先，我们输入命令：conda create -n tensorflow python=3.6.5创建一个名叫”tensorflow"的虚拟环境。此时，系统会提示我们，需要安装一些新的依赖包，我们输入"y"即可。（2）输入命令：source activate tensorflow 激活环境，之后输入命令：pip install tensorflow-gpu 安装Tensorflow的GPU版。值得注意：此时下载...
1. 如果机器有显卡并且是nvidia GTX的话,可以使用pip install tensorflow,它默认安装GPU版本的tensorflow。 2. 如果机器没有显卡(比如我当前配置),那么需要使用pip install tensorflow-cpu,指定安装CPU版本的tensorflow。如果使用了1的命令安装了GPU的tensorflow,安装过程并不会报错,但是import tensorflow时会报错CUDA啥的...
windows 10+Tensorflow 1.10+python 3.5+CUDA 9.0+CUDNN7.0.5配置 一. 安装Visual Studio 因为如果要使用CUDA,需要Visual Studio,所以装吧。 二. Anaconda...
conda create --name tensorflow-gpu python=3.10 这里笔者创建的环境名是tensorflow-gpu,python环境是python3.10;输入以下代码激活该环境 conda activate tensorflow-gpu 安装CuDNN8.1和CUDA11.2 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1