详细的代码如下: *** makefile *** TF_ROOT=.\libtensorflow-cpu-windows-x86_64-2.6.0CC=clmainapp.exe:main.cpp$(CC)/EHsc /I"$(TF_ROOT)\include"main.cpp"$(TF_ROOT)\lib\tensorflow.lib"/Fe:"$@"clean:rm -f *.exe *.obj *.orun:mainapp.exe.\mainapp.exe.PHONY:runclean *** main...
cuda10.0官网的地址是:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal cudnn官网的地址是:(需要注册登录 ):https://developer.nvidia.com/cudnn 嫌麻烦的可以直接网盘下载: 链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNF...
例如,如果你的 CUDA Toolkit 安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2,那么: 将bin目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin。 将include目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include。 将lib\x6...
家里买了一台比较强劲算力的主机,于是试着给Windows机器配一下TensorFlow环境,其复杂度比UBUNTU下的DOCKER还是要高不少,网上的资料有的对,有的不对,反正是一堆坑,我来给大家理一理,不要只收藏不赞,要没动力的。 1、Anaconda的安装 先装Anaconda,这是一个可以开Python虚拟机的软件,里面可以放不同版本的Python版...
一、TensorFlow在Windows平台下的编译 获取TensorFlow源代码可以从TensorFlow的官方网站上获取源代码,或者使用git命令克隆源代码。 安装编译工具链为了在Windows平台下编译TensorFlow,需要安装相应的编译工具链,如Visual Studio、CMake等。 配置编译选项在编译TensorFlow之前,需要配置一些编译选项,如选择编译器、优化级别等。可以...
配置项目Release属性,在C/C++预处理器定义中加入NOMINMAX。 在MFC中调用TensorFlow时,会报错,主要是因为tensorflow调用的min,max函数是std命名空间下的,而MFC使用的min,max是Windows SDK提供的(头文件minwindef.h),这会导致下面的错误。 解决办法:在工程项目的预处理器中定义:NOMINMAX,这样MFC中就不会调用minwindef...
windows编译tensorflow c++库 1. 准备 windows 10系统、3.6GHz cpu、16G 内存 visual studio 2017 or 2015 下载安装git 下载安装cmake 下载安装swigwin 如果不需要python bindings,可以跳过 clone tensorflow 切换tensorflow到要进行编译的git tag 修改tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt...
1.1.3下载后双击Anaconda3-2023.07-2-Windows-x86_64.exe 文件 点击Next按钮。 点击I Agree按钮。 点击Next按钮。 设置安装目录,本次演示设置为C:\anaconda3,然后点击Next按钮。 全选后,点击Install按钮。 然后耐心等待几分钟。 点击Next按钮。 点击Next按钮。
在开始安装TensorFlow之前,请确保你的Windows系统满足以下要求: 操作系统:Windows 7或更高版本(64位) Python版本:Python 3.5-3.8版本 内存:至少4GB内存 显卡:如果你要使用GPU进行计算,则需要支持CUDA的显卡二、选择合适的安装方式TensorFlow的安装方式有多种,你可以根据个人需求选择适合自己的方式。在这里,我们将介绍...
Windows 10 19044 或更高版本,windows11(64 位) 安装步骤 在Anaconda环境中依次输入以下代码 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0python -m pip install "tensorflow<2.11"python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" ...