1)安装CPU版 如计算机没有NVIDIA GPU,或者不需要使用GPU加速,那么安装CPU版本的TensorFlow, pip install tensorflow 2)安装GPU版(支持CUDA的GPU卡) 如有NVIDIA GPU,并且已经安装了CUDA和cuDNN,那么可以安装GPU版本的TensorFlow。GPU版TensorFlow能够利用GPU加速计算,大大提高模型训练速度。 pip install tensorflow-gpu 通...
首先,确保你已经安装了Python 3.9,并且pip工具可用。你可以通过以下命令来检查Python和pip的版本: bash python3.9 --version pip3.9 --version 如果这两个命令都返回了正确的版本号,那么你可以继续下一步。如果没有,请先安装Python 3.9和pip。 2. 安装CUDA Toolkit和cuDNN库 TensorFlow GPU版本需要NVIDIA的CUDA ...
1.首先在右下角的NVIDIA右键打开控制面板->帮助->系统信息,找到CUDA对应的DLL版本 由此可见我的电脑的CUDA版本为CUDA 11.6.106 2.去CUDA官网下载对应的CUDA版本,Tips: 第一步查到的我们电脑的CUDA支持版本,是向下兼容的,也就是我们可以安装<=我们电脑支持版本的CUDA。(建议可以装比自己最高支持版本稍微低一些版本...
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gpu的名称print("Num GPUs Availab...
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使用清华镜像源安装tensorflow_gpu=2.10.0 pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 输入python,进入python环境 python 输入以下命令检验gpu版本tensorflow是否安装成功,如出现如图所示内容,则安装成功 import tensorflow as tf ...
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: 补充:关于添加环境变量 右键此电脑——属性——高级系统设置——环境变量,就能打开环境变量窗口; 然后在系统变量下,找到Path,双击就能打开编辑环境变量窗口; ...
Step4.TensorFlow的GPU版测试 我们输入命令：python 进入python环境后，输入命令：import tensorflow 观察是否报错。可以看到出现“ImportError:libculbas.so.9.0:cannot open shared object file:No such file or directory"，这是因为我们安装的tensorflow版本与cuda版本不匹配导致的。注意：tensorflow1.0版本以上是不...
CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA驱动CUDA以及支持神经网络训练的CUDNN模块:(重点,其中需要查看自己NVIDIA版本 Python版本 CUDNN版本是否匹配) ...