一、在安装tensorflow-gpu2.1.0之前,首先需要确定我们的电脑到底支不支持gpu,具体的查看方式如下图所示: 首先选中“我的电脑”单击右键--->“管理”--->“设备管理器”--->“显示适配器”--->查看是否有NVIDIA显卡,要是有就表示我们可以安装tensorflow-gpu,否则我们只能安装不支持gpu的tensorflow版本。 二、估计...
打开以管理员身份命令行窗口,执行以下命令 pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ tensorflow-gpu==2.3.0//使用豆瓣源来安装 1. 注意:一定要以管理员身份打开命令行窗口,否则会出现拒绝访问的错误!!! 等待安装完成后,输入pip list查看自己安装的tensorflow版本。 最后,编辑代码 import tensorflow as tf...
安装GPU版本的tensorflow就可以了pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 还需要安装GPU加速包,下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了,注意版本号分别是 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1。 如果都安装成功,运行程序时会自动使用GPU计算...
虚拟环境下使用pip install tensorflow-gpu安装即可（不要使用pip3）可以使用代码tf.device()指定某一块...
log_device_placement=True 只是表示tf在运行过程中记录下每个 OP 运行在那个设备上。如果你想要用 GPU...
在Windows 10下使用Docker安装TensorFlow并调用GPU进行训练，关键在于解决虚拟机中的CUDA兼容性问题。直接在物理机上安装Linux系统并运行Docker环境，是目前最简单且稳定的方法。以下列举的其他选项均存在较大局限性和不确定性。PCI passthrough：此方法依赖于IOMMU（Intel）或类似的硬件特性，仅适用于高端CPU型号...
接下来开始安装TENSORFLOW。 第一步, 确定你的安装类型:1)支持GPU类型,还是2)CPU类型 【一般如果做深度学习,最好安装GPU类型,因为运算速度更快】 第二步, 如果是CPU类型,按照官网的说法一步一步来就行了。 如果是GPU类型,首先需要查看自己电脑的GPU型号,步骤如下。
1、tensorflow-gpu+anaconda环境配置 (1)下载anaconda并安装 https://anaconda.en.softonic.com/选择合适的版本下载 (2)根据当前环境下的cuda和cudnn版本来确定tensorflow-gpu的版本 目前环境下以安装好cuda和cudnn ①查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt ...
您可以使用 `--gpus=all` 参数运行 `docker run` 命令。例如，以下命令将在 GPU 上运行一个简短的...
需要安装虚拟机的 docker 不是好的容器。最后，windows 上可以安装跑 GPU 的深度学习环境，只是安装很...