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8.1、CUDA版本为11.2。且对应的CUDA版本低于显卡支持的CUDA版本(...
(tensorflow_gpu) C:\Users\sglvladi> 3)在虚拟环境中执行安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.9 2、TensorFlow示例代码 1)创建和训练一个线性回归模型 importtensorflowastfimportnumpyasnp# 生成一些简单的数据x_train = np.array([1.0,2.0,3.0,4.0], dtype=np.float32) y_tra...
首先,卸载原有的Tensorflow 包:pip uninstall tensorflow 然后输入:pip list查看有没删除干净,最好把tensorflow其他相关的包都删除了,比如tensorborad之类的,没删除就继续使用pip unistall 库名 删除。 下载好后,通过命令行进入该文件的位置:cd (文件路径),然后pip install tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64....
conda create --name tensorflow-gpu python==3.6 创建一个名为tensorflow-gpu的python的虚拟环境,并配备一个版本为3.6的python解释器(其实是介于3.6-到3.7之间的版本) 当执行了以上命令后,在你的Anaconda3安装路径下的envs文件夹中应该会出现一个名为tensorflow-gpu的一个文件夹,那便是我们刚刚创建好的环境。可以...
使用cmd 输入nvidia-smi查看GPU使用情况,下面是Linux里面的一个显示 下面是我的运行状态: PS:在运行前需要安装tensflow-gpu与CUDA,cuDNN对应好,这里折磨了博主好久 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 1. 安装对应的tensorflow-gpu pip install tensorflow_gpu==1.2.0 -i https://pypi.tuna.tsi...
3. 测试GPU速度 五、安装keras(开源神经网络库) 六、安装pyTorch(一种深度学习框架) 七、小结 参考文献 谨以此文章记录一下使用python配置GPU以及安装tensorflow和keras库的过程。 背景:希望在python中使用GPU进行深度学习(如CNN)训练,使用到的库有tensorflow, keras, sklearn, scipy. 主要的问题是如何安装版本合适...
在TensorFlow中,只要检测到可用的GPU,它就会自动使用GPU来加速支持的操作(如矩阵乘法)。 在程序中明确指定使用GPU设备进行计算(可选): 虽然TensorFlow会自动选择可用的GPU进行计算,但你也可以在程序中明确指定使用哪个GPU。这可以通过设置环境变量或直接在TensorFlow配置中指定来实现。然而,在大多数情况下,这是不必要的...
1. 使用tensorflow库: “` import tensorflow as tf tf.config.experimental.list_physical_devices(“GPU”) “` 以上代码将返回一个列表,其中包含系统中所有可用的GPU设备。可以使用`tf.config.experimental.set_visible_devices`方法将某个GPU设备设置为可见设备: ...
1.4安装Tensorflow-GPU 确定待下载Tensorflow-GPU的对应版本是哪一个,接着用命令行下载即可。 该步骤参考博客:安装Tensorflow-GPU 1.5验证前述安装是否正确 首先打开anaconda prompt,输入python即进入了python的环境,接着输入代码: import tensorflow as tf tf.__version__ ...