TensorFlow-CPU版本是专为中央处理器(CPU)优化的版本。它充分利用了多核CPU的计算能力,使得在CPU上运行TensorFlow应用程序更加高效。TensorFlow-CPU版本适合在没有图形处理器(GPU)的环境中使用,或者在无法获得GPU访问权限的情况下使用。三、TensorFlow-GPUTensorFlow-GPU版本是专为图形处理器(GPU)优化的版本。它利用了GPU...
TensorFlow-GPU版与CPU版的主要区别在于其计算能力的差异。GPU版TensorFlow利用了图形处理单元(GPU)的并行处理能力,使得在处理大规模数据集时能够显著提高计算速度。相比之下,CPU版TensorFlow主要依赖于中央处理器(CPU)进行计算,虽然在处理小规模数据集时也能表现出色,但在处理大规模数据集时,其计算速度会明显低于GPU版。
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: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA...
注:我用的是cmd管理员安装,在安装tensorflow的时候有错误或者很长时间没有往下进行可以按下enter键,这样安装是可以在windows环境下Anaconda和Pycharm都可以使用。 初学者,上述安装的是CPU版,tensorflow GPU比CPU版本运行速度要快,但是安装比较麻烦,网上还有很多Anaconda环境下得安装教程,是在Anaconda环境下搭建的GPU版,有...
至此，我们就完成了CPU版本的tensorflow库的配置。我们在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。1import tensorflow as tf2print(tf.config.list_physical_devices("GPU")) 运行上述代码，如果得到如下图所示的一个空列表[]，则表示当前tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是...
安装Tensorflow 分为 tensorflow_cpu 和 tensorflow_gpu版本 GPU就是用来渲染计算的,GPU版本计算性能是CPU的百倍之快。如果电脑没有独立显卡只能用CPU版本计算。 CPU版本安装: tensorflow_cpu版本只需要安装anaconda后在anaconda prompt里面pip install tensorflow_cpu==(版本号) 即可。安装anaconda的方法见GPU版本里面。
首先，和Anaconda环境配置其他库一样，我们需要打开Anaconda Prompt软件；如下图所示。 随后，将会弹出如下所示的终端窗口。 接下来，我们即可开始tensorflow库的配置。由于我这里希望将tensorflow库配置到另一个已有的Anaconda虚拟环境中（这个虚拟环境的名称为py36tf，Python版本是3.6的），而不是...
1.tensorflow与tensorflow-cpu、tensorflow-gpu区别 tensorflow是目前机器学习主流框架之一,安装时偶尔会遇到一些问题。tensorflow目前分为tensorflow1.x与tensorflow2.x版本,区别很大,这里不做解释。下面是参考网上的tensorflow三个安装包的区别。 2.python的第三方包国内镜像 ...
1.3 安装TensorFlow-CPU # 根据python版本安装最新tensorflow-cpu pip install tensorflow # 验证安装是否成功 python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 2 TensorFlow-GPU 2.1 查询版本对应信息 原生windows系统支持的Tensorflow GPU版本最高为2.10,且每个版本...
这些日志可以帮助判断程序是在使用CPU还是GPU。 检查已安装的TensorFlow包: 可以通过检查环境中安装的具体TensorFlow包来初步推测其是否支持GPU加速。例如,在Pip中执行以下命令: bash pip list | grep tensorflow 如果返回的结果中包含tensorflow-gpu字样,则表明该实例应该优先尝试加载GPU支持的功能模块。 编写代码测试...