在Tensorflow官网上找到需要安装的Tensorflow-gpu 版本号与 Python、 cuda、cuDNN 版本的对应关系,网址为:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 图5 可以看到Tensorflow-gpu 2.10.0版本对应的Python版本为3.7~3.10、cuDNN版本为8.
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-gp...
【安装教程】win10+Python3.6+TensorFlow-GPU,那些笔者踩过的坑!直接pip安装TensorFlow,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Windows10下安装GPU版本的Tensorflow 1、确保自己的显卡支持CUDA,安装CUDA8.0 2、下载cudnn6,解压后,修改环境变量,添加到路径,如下图: 3、安装Python3.5版本的anaconda3 4、命令行输入命令 pip install --upgrade tensorflow-gpu(没有pip的自行百度安装的方法) 5、个人安装之前遇到的问题: 安装的TensorFlow版本为1.3...
选择TensorFlow版本(重要) 验证TensorFlow-gpu安装成功 安装遇到的问题 参考 本文主要介绍windows下基于Miniconda下的GPU版本的TensorFlow安装过程以及安装过程中遇到的问题,本文假设系统下已经成功安装了CUDA和Cudnn,如果未成功安装,请移步另一文章windows11安装CUDA、Cudann。
运行以下命令来安装默认版本的TensorFlow: pip install tensorflow 如果您希望安装特定版本的TensorFlow,可以在pip install命令后面指定版本号,例如: pip install tensorflow==2.8.0 如果您计划使用GPU加速,请确保您的计算机上安装了NVIDIA GPU和CUDA工具包。然后,您可以安装与您的GPU兼容的TensorFlow版本。对于GPU加速,您...
pip install tensorflow-gpu 注意:从TensorFlow 2.1开始,官方不再发布单独的tensorflow-gpu包,GPU支持已集成在tensorflow包中。 检查环境变量: 确保CUDA和cuDNN的安装路径已添加到系统的环境变量中。 验证安装: 在Python中运行以下代码来验证TensorFlow是否成功安装并识别到GPU: python import tensorflow as tf print(...
1.3. 安装 Tensorflow-gpu 因为以上通过 conda 创建了新环境也安装了 pip,所以只需要输入 pip install tensorflow-gpu==1.10.0,在下载过程中可能会中断,要多试几次。 1.4. 安装其他依赖 conda install -c anaconda protobuf pip install pillow pip install lxml ...
pip/conda install tensorflow-gpu=版本号,在安装 TensorFlow 2.x 及更新版本时,您不再需要单独安装 CPU 版本或 GPU 版本的 TensorFlow。安装 TensorFlow 时会同时安装 CPU 和 GPU 支持,但最终使用哪种版本取决于您的系统环境和 TensorFlow 库中是否存在 GPU 支持的驱动程序。
TensorFlow 我们首先可以进入 TensorFlow 官网给的对应的安装页面(如图所示):https://tensorflow.google.cn/install。 从源代码构建中选择自己的系统进行点击,我这里是 Win10,所以我是点击 Windows,跳转后的页面如图所示。 找到经过测试的构建配置,选择 CPU 或者 GPU 进行点击(在我这里必须选择 GPU),跳转后的位置如图...