安装指定版本的tensorflow-gpu 2.10.0(根据你自己的配套版本安装),输入命令: 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.__versi...
安装TensorFlow GPU版: bash pip install tensorflow-gpu==2.10.0 注意:确保使用与TensorFlow版本兼容的Python版本。 验证安装: 运行以下Python代码来验证TensorFlow GPU版是否成功安装: python import tensorflow as tf print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) print("GPU 设备:", tf.config.list_physical_de...
根据Driver Version的值在下表找到对应 找到可用的pytorch版本 2.安装的两种方式: 来pytorch官网下载想要的版本,在Pycharm的terminal里面用pip安装: 或者直接来到这里找到自己需要的pytorch版本(记住cuxxx开头的才是GPU版本的,其他是CPU版本的pytorch),下载之后放到虚拟环境的路径下,使用pip安装: 五.最后验证torch GPU版...
需要安装的软件如下,Windows环境:TensorFlow-GPU 1.8.0+Python 3.5+CUDA 9.0+ cudnn-9.0-windows10-x64-v7.4。Linux/Ubuntu16.04环境:TensorFlow +Python3.6.5 +cuda-9.0 +cuDNN7.0.5_for_cuda9.0。 安装CUDA 在安装CUDA之前,首先要先确认自己电脑的GPU是否支持cuda,一般显卡在GeForce 410M以上的都可以,然后确认...
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...
由于安装的是GPU版本,输入命令 conda install -c anaconda tensorflow-gpu 安装naconda tensorflow-gpu库 下载完后进行测试,检查tensorflow-GPU库是否安装成功。 测试方法:输入ipython进入ipython交互式终端,再输入命令 import tensorflow as tf 无错的话,继续,输入 ...
（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...
笔记本显卡为RTX3060, 支持CUDA 11.0,cuDNN 8.0,从而确定tensorflow-gpu 2.4.0, 进而选用python3.8.17版本。 (注:RTX30系列显卡似乎只支持tensorflow-gpu的2.4以上版本加速了,这点本人暂未查到相关说明) 感谢:配置过程参考了无数文章,不胜枚举,致敬前辈,部分图片源自网络。
pip 8 安装tensorflow 1.7pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.7到此tensorflow安装完成 9 打开python环境验证一下：import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))可以成功运行并打印出来说明安装成功。
importtensorflowastfprint("TensorFlow版本:",tf.__version__)print("CUDA可用:",tf.test.is_gpu_available()) 1. 2. 3. 4. 3. 编写一个简单的TensorFlow示例 接下来,我们编写一个简单的神经网络模型,并在GPU上进行训练。这段代码将创建一个基本的分类模型,使用MNIST手写数字数据集。