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...
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: import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 打印Ten...
一、选择对应的CUDA和CUDNN版本号 本文主要介绍tensorflow框架下环境的配置,首先到官网查看所需要的版本号如下图所示,以配置tensorflow2.6.0环境为例,记住CUDA和CUDNN对应的版本号 二、下载对应版本安装包 然后去CUDA,cuDNN下载对应版本的安装包 1.下载cuda 还是以配置tensorflow2.6.0为例,去CUDA官网,下载CUDA11.2.0...
在python36环境中正式安装tensorflow包 激活python36环境 activate python36 查看Python版本 python --version 使用清华的镜像源安装tensorflow AI检测代码解析 # GPU版本 pip install –upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # CPU版本 pip3 install --upgrade tensorflow -i https:/...
本文介绍如何使用pip查看tensorflow的版本号,请查看如下步骤。本文使用的windows10系统,如为linux系统也是同样用pip命令查看。 工具/原料 window10 python3.7 (其他python也可以) 方法/步骤 1 通过快捷键 windows键 + R,打开运行框,输入“cmd”命令,打开命令行窗口 ...
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: ...
这里提供一个版本匹配清单,需要严格按此标准安装。 版本匹配清单 Framework Env name Description TensorFlow 2.2 tensorflow-2.2 TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7. TensorFlow 2.1 tensorflow-2.1 TensorFlow 2.1.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6. ...
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...
当你想要获取 TensorFlow 版本的详细信息时,可以使用 `tf.version` 模块中的方法来查看。以下是一些常用的方法和属性: import tensorflow as tf # 获取 TensorFlow 的版本号 print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) # 获取 TensorFlow Git 版本号 print("TensorFlow Git 版本:", tf.version.git_version) ...