python --version Macbook自带的python是2.7.10版本 而如果需要使用TensorFlow的话,需要的python版本是3.4、3.5、3.6。 使用TensorFlow的话,需要的python版本是3.4、3.5、3.6 那么需要先将自己电脑中python版本进行升级,下面我以python3.6版本为例。 python版本进行升级 第一步:下载及安装python 下载python3.6:点我下载 ...
找到你安装的Anaconda目录,在图示目录下找到python.exe(如果没有安装Ipython,则没有)。勾选:所有项目可选。就可以创建了 新建一个py文件,输入以下代码,Run这个文件,可以看到下面输出:版本2.0;gpu不可用(我这个电脑是CPU版本)。 import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()...
(只不过 Hello World程序中没有自定义的变量所以右边只有 Python 内部自带的变量 Special Variables)且这种交互式的方式也更像是与自己的电脑进行对话,而不仅仅是电脑对于代码的执行最终输出结果。 1.2 TensorFlow2.0 安装 当TensorFlow 2.0 的基础 Python 安装完成之后,我们可以开始 TensorFlow 2.0 的安装了。TensorFlow ...
Keras API已集成到TensorFlow 2。 Keras中的Keras API实现被称为“ tf.keras ”,因为这是引用API时使用的Python习惯用法。首先,导入TensorFlow模块并将其命名为“ tf ”;然后,通过调用tf.keras来访问Keras API元素;例如: # example of tf.keras python idiom import tensorflow as tf # use keras API model = ...
1.1.3 测试TF2.0 CPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2C python运行) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtensorflowastf version=tf.__version__ gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) ...
wsl cat /proc/version 步骤3:设置环境 建议在 Windows 内设置虚拟 Python 环境。 可以使用许多工具来设置虚拟 Python 环境 - 对于这些说明,我们将使用Anaconda 的 Miniconda。 此设置的其余部分假定你使用 Miniconda 环境。详细了解如何使用 Python 环境
本文主要介绍从源代码构建最新的tensorflow。主要包含1. nvidia相关工具(driver/cuda/cudnn/tenssort)的安装2. bazel安装3. 源代码修改 4. 编译 5. python包安装这几个过程。 硬件是GTX 1030 3GB小黄鱼女生自用版,16GB内存,i5-6600祖传CPU。给它刷了个Fedora系统,要用dnf/yum包管理器。
现在进入python控制台,执行import tensorflow as tf命令导入TensorFlow库,然后执行tf.version查看TensorFlow的版本,我们会看到,版本是v2。如下图所示。在导入TensorFlow时可能会显示如下图的提示信息,这说明与GPU相关的库没有安装,需要到https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html下载相...
检测anaconda环境是否安装成功:conda --version 用户名而已啦 检测目前安装了哪些环境变量:conda info --envs Anaconda中安装了一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本) 查看当前可以使用的python版本: bash conda search --full --name python
Windows10搭建Tensorflow2 gpu环境(2021.11.15) 1.Anaconda创建tensorflow gpu环境 conda create -n tf2-gpu1 python=3.7 2.查看NVIDIA驱动版本 右键->NVIDIA控制器 我电脑最新刚买的,可以看到对应的NVIDIA驱动版本是11.4。 3.准备各版本 CUDA Toolkit 11.4.0、cuDNN v8.2.x...