首先,确保您的计算机上已安装了NVIDIA显卡和CUDA工具包。您可以在NVIDIA官方网站上下载并安装最新版本的CUDA工具包,以支持TensorFlow的GPU加速。接下来,安装Anaconda,这是一个流行的Python发行版,可用于数据科学和机器学习项目。您可以从Anaconda官网下载并安装适合您操作系统的版本。安装完成后,打开Anaconda Prompt(Windows)...
下载完成后,将cuDNN库文件复制到CUDA安装目录中的相应位置。 安装TensorFlow GPU版本 在安装完CUDA和cuDNN之后,您就可以安装TensorFlow GPU版本了。您可以使用pip命令来安装最新版本的TensorFlow GPU: pip install tensorflow-gpu 安装完成后,您可以在Python中导入TensorFlow并检查是否成功安装了GPU版本: import tensorflow ...
pip install tensorflow 另外,如果使用Anaconda的conda安装,有一个好处就是可以为Tensorflow单独建一个虚拟环境,但要注意输入正确的Tensorflow包地址(gpu还是cpu版本、操作系统、Python版本等)。 在https://storage.googleapis.com/tensorflow/里有所有Tensorflow包的列表(XML格式)。 建一个虚拟环境 $ conda create -n te...
conda activate tensorflow 退出环境: conda deactivate 5) 安装指定版本的tensorflow-gpu,我安装的是2.10.0,输入命令: pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 无报错就是安装成功了! 6)继续键入python,进入Python环境(前面的提示符会变成<<<),导入tensorflow包: import...
一、环境安装 1.1 安装cuda与cuDNN 1.2下载Anaconda 1.3创建Tensorflow环境 1.4安装Tensorflow-GPU 1.5验证前述安装是否正确 二、问题汇总及解答 2.1 No module named 'xxx' 2.2 明明我的“pip list”中用numpy但还是报错缺少该模块 2.3 anaconda prompt安装过程中会出现卡着不动的情况 ...
原文内容:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/TensorFlow2.x/安装指南.md CPU安装: pip install tensorflow GPU安装: pip install tensorflow-gpu【别慌,GPU需要先安装以下内容】 注意: 不要同时安装 硬件要求 支持以下启用GPU的设备: ...
打开anaconda prompt,输入conda activate tf2(这个tf2是你自己取的安装tensorflow-gpu2.0的虚拟环境的名字,如果不记得自己之前取的名字,可以输入conda env list查看) 然后进入tf2虚拟环境,如下图所示,注意最前面括号里显示的就是虚拟环境的名称 这个时候这个环境中已经安装好了python环境,但还没安装tensorflow ...
4.安装tensorflow 使用管理员模式运行cmd(可以在开始菜单里右键管理员模式打开) 输入代码 pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu 默默的等待安装,注意看有没有报错 5.安装VS的支持模块 这是一个我陷进去很久的坑,如果没有装过VS的话会各种报错,解决方法是安装 ...
安装tensorflow gpu版本要比cpu版本更复杂,因为我们事先必须先为电脑装上CUDA 和cuDNN,而CUDA则是成败关键所在。 Anaconda(可选,建议装来学一下) CUDA cuDNN tensorflow-gpu 各个软件的简要介绍(有兴趣则看,建议看): Anaconda: Python的一款环境管理工具。详见(https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9) ...
安装GPU版本TensorFlow 因为之前一直用,所以就用之前下载好的安装包,我的安装包是Anaconda3.4.2版本的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe,支持python3.5。 安装之后,在新建tensorflow环境。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 新建好环境之后激活activate tensorflow-gpu,在环境里利用pip安装 ...