(tensorflow_cpu) C:\Users\sglvladi> 3)在虚拟环境中执行安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.9 通过Conda虚拟环境安装GPU版TensorFlow 1)创建一个新的Conda虚拟环境 conda create -n tensorflow_gpu pip python=3.6 2)激活新创建的虚拟环境 activate tensorflow_gpu 激活后的效果: (tens...
(4)TensorFlow-GPU 1.8 pip安装 $ pip install --upgrade tensorflow-gpu 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 测试GPU环境 Windows环境安装 安装完成之后需要进行环境测试,首先在CMD中输入python进入python编译环境,然后通过下面的代码进行测试TensorFlow是否正常安装: >>> import tensorflow as tf >>> a = tf...
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...
（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...
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 注:最好也要先保证pip更新到最新版本,并修改成国内镜像源。 六. 测试是否安装成功 测试Tensorflow是否安装成功,在Python IDLE就行: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 显示True,说明gpu版本已经安装成功: ...
Tensorflow_gpu版本查看 Step 2:anaconda下环境搭建 打开anaconda自带的Anacodna Prompt,输入以下命令创建新的环境 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 ...
| Tensorflow 1.x | CUDA 8.0/8.5/9.0 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要CUDA 10.0/11.0/11.1/11.2版本,而Tensorflow 1.x则需要CUDA 8.0/8.5/9.0版本。如果您需要使用GPU进行Tensorflow计算,则需要安装与您所使用的Tensorflow版本兼容的CUDA版本。最后,我们来看看Tensorflow与cuDNN的版本对应关系。| Tensorflow...
本机GPU是NVIDIA GeForce GTX 1650, 支持的最高版本CUDA是12.0。想要在Windows下使用GPU跑深度学习模型,需要使用tensorflow-gpu,其目前最高版本是2.6.0。所以其他依赖环境均按照tensorflow-gpu的需求来配置。 对应版本如下 Tensorflow-gpu 2.6.0 (目前为止最高版本) ...
1、首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本、CUDA、cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功。 注:链接查看地址https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2、下载CUDA,并且安装 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。