不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
在promot里面输入 activate tensorflow,如果切换了就说明创建成功了、 我们要安装的是CPU版本,那么在命令下紧接着输入:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 等安装完毕,就安装好了最新版本的Tensorflow 四、Jupyter Notebook打开某个虚拟环境 首先可以看一下自己在conda里面配置了哪些...
二、查看已安装的TensorFlow版本查看已安装的TensorFlow版本有多种方法。首先,你可以在命令行工具中键入以下命令: pip show tensorflow 或者 pip3 show tensorflow 这会显示TensorFlow的详细信息,包括版本号、安装位置和依赖项。另外,你也可以在Python解释器中导入TensorFlow模块,然后使用以下代码查看版本: import tensorflow ...
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: ...
在tensorflow官方网站查看最新版本:可以在tensorflow官方网站上查看最新发布的tensorflow版本,网址为:https://www.tensorflow.org 在github上查看tensorflow的发布版本:可以在tensorflow的github仓库上查看最新发布的tensorflow版本,网址为:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 使用pip查看tensorflow版本:在命令行窗口...
目前好多经典NLP相关的代码是tf1.x版本的,tf1.x版本好多包在tf2.x版本已经弃用,直接跑代码会存在很多问题;同时现在直接pip install tensorflow-gpu==1.x已经找不到对应的版本,「应该跟当前的环境有关,当前是python3.8,而tf1.x最高执支持python3.7」 解决方法 - 离线安装 下载离线包 地址:mirrors.aliyun.com/...
今天凌晨,谷歌在加州举办 TensorFlow 开发者峰会(TensorFlow Dev Summit),正式发布 2.0 版本。 这场发布会有几大亮点: TensorFlow 2.0Alpha 版发布,用户现在可以抢先体验; 2.0 版本具有简易性、更清晰、扩展性三大特征,大大简化 API; 提高了TensorFlow Lite和TensorFlow.js部署模型的能力; ...
首先,要查看已安装的TensorFlow的版本和位置,您可以尝试以下方法: 方法一:使用pip命令查看 打开终端或命令提示符(Windows系统可使用cmd)。 输入以下命令: pip show tensorflow执行后,系统将显示TensorFlow的详细信息,包括版本号和安装路径。 方法二:使用Python代码查看 打开Python解释器或创建一个Python脚本。 输入以下代码...