在命令行输入 conda install tensorflow=版本号 即可安装CPU版本。(使用pip安装也许,不过需要输入 pip install tensorflow==版本号 ) GPU版本安装 在命令行输入 conda install tensorflow-gpu=版本号 即可安装GPU版本。(使用pip安装同理) 如果安装过程太慢,可以更换镜像源进行安装。 安装好后,根据TensorFlow官网上的Ten...
CPU版本的安装可以通过指定TensorFlow版本的形式安装,例如: Pip install tensorflow==1.8.0 安装成功之后通过pip list可以看到tensorflow与tensorflow-tensorboard就代表已经安装上了,但是还不一定成功,我们需要通过在python环境下import tensorflow来测试,如果没有异常就证明安装成功了,如果有异常还需要进一步的处理 CPU版本的...
[方法一]cpu版本:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow [方法二]gpu版本:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN 本文只介绍CPU版本的Tensorflow安装方法: (1)写这篇文章时,TensorFlow在Windows下已经支持支持Python 3.6版本。 (2)安装Tensor...
pip install tensorflow 或者不行的话可以安装其他的镜像文件,比如:pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl 确定tensorflow已经安装成功 错误尝试:直接在cmd中输入python,再输入 import tensorflowastf 显示错误,...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), 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: ...
接下来,我们将使用pip来安装Tensorflow CPU版本。在命令行中输入以下命令:pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/等待安装完成。安装完成后,您可以在当前虚拟环境下启动Python,并输入以下代码来验证Tensorflow是否安装成功:import tensorflow as tf如果能够成功导入Tensorflow库,并且没有...
采用anaconda的安装方式在windows安装tensorflow。我电脑因为电脑是AMD显卡,所以只能安装cpu版本,不能安装gpu版本。 有独立显卡可以安装GPU版的tensorflow,没有则安装普通的tensorflow就可以了。《Python深度学习基于tensorflow》一书提到,GPU版本比CPU版本快几倍,显卡数越多速度也更快,数据量大,运行速度的差异更明显。
这些步骤涵盖了确认系统环境和Python版本、安装依赖库、使用pip命令安装TensorFlow CPU版本,以及验证安装是否成功。 1. 确认系统环境和Python版本 首先,你需要确认你的操作系统和Python版本。TensorFlow支持多种操作系统,包括Windows、macOS和Linux。同时,TensorFlow对Python版本也有一定的要求。你可以通过以下命令来检查你的...
1 TensorFlow-CPU 1.1 安装Miniconda 1.2 创建虚拟环境 1.3 安装TensorFlow-CPU 2 TensorFlow-GPU 2.1 查询版本对应信息 2.2 创建虚拟环境 2.3 安装cuda和cudnn 2.4 安装TensorFlow-GPU 1 TensorFlow-CPU 1.1 安装Miniconda 相比Anaconda,Miniconda更加轻量级。它只包含了Python和Conda,但并没有预装其他的库,可以根据实际...
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。 废话不多说现在正式开始教程。 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的tensorflow2.0。经过尝试只是最简单地安装方式,无需配置复杂...