在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
一、安装CUDA 务必确定tensorflow的CUDA版本。(ps:博主当初就是在这里踩坑的,博主一开始下载了本机的NVIDIA版本为10.2,但是安装完后导入tensorflow库后提示"Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’"的报错信息,然后去到自己安装的CUDA路径目录中搜索,发现自己只有’cudart64_102.dll’这个文件,于是就知...
从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了，只要下载了tensorflow库，那么他自身就是CPU与GPU都支持的；我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行，是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好（或者是电脑中完全就没有GPU）。
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...
显示错误,因为默认的python版本为3.6.正确的做法是进入anaconda里面的3.5的python版本 正确做法:首先通过activate tensorflow进入tensorflow环境,再输入python,并导入框架: import tensorflowastf 至此,TensorFlow-CPU版本就安装完成了。 进入Anaconda Prompt-python里面,进入安装的名叫tensorflow的环境(我们装的python3.5.2记得...
因此，在这篇文章中，我们就介绍一下在Anaconda环境中，配置tensorflow库的详细方法；此外，这里需要注意，在较新版本的tensorflow库（版本大于1.5 ，但对于Windows用户而言，版本还不能高于2.10）中，已经同时支持CPU、GPU训练，不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 首先，和Anaconda环境配置其他...
TensorFlow开发环境搭建(Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译) EddyLiu Tensorflow的GPU支持模式下的安装要点 其实Tensorflow在GPU支持模式下的安装并不困难,严格按照其官方文档就可以了。但整个 过程比较长,中间一些步骤注意不到也可能出错。这里列出要点和排错指南。 确保Ecosystem一致性要确保Te… QuanTide 轻松配置分布式Te...
其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中,如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话,是无法正常使用GPU来进行模型训练的。 创建conda虚拟环境,安装依赖包和CPU版本相同,这里就不再讲述了。建议GPU虚拟环境的名称为:tensorflow-gpu。
接下来,我们将使用pip来安装Tensorflow CPU版本。在命令行中输入以下命令:pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/等待安装完成。安装完成后,您可以在当前虚拟环境下启动Python,并输入以下代码来验证Tensorflow是否安装成功:import tensorflow as tf如果能够成功导入Tensorflow库,并且没有...