pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 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...
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）。
1pip install--upgrade tensorflow 运行上述代码后，可以看到将立即开始tensorflow库的配置，如下图所示。其中，由于我这里Python版本是3.6的，而不是最新的Python版本，因此从下图可以看到tensorflow库版本也并不是最新的，而是2.6.2版本的——当然对我而言，这也就足够了。如果大家希望用最新版本的tensorflow库...
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——当然这个是肯定的,我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库,自然是无法在GPU中加以运算了。 至此,tensorflow库也可以正常使用了,但是他只能支持CPU运算。这里有必要提一句,其实我们通过前述方法配置的tensorflow库,其自身原理...
(七)、测试 Tensorflow-gpu 是否安装成功 卸载重装 前言 CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度更快,所以如果电脑显卡支持cuda,推荐安装gpu版本的。 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,(如果安装CPU版本请参考网上其他教程!) ...
tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 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 in
一,卸载CPU版本,如下图 之前我已经安装了anaconda,现在检查它的版本以及环境。发现有tensorflow环境,但我需要tensorflow-gpu的环境,所以输入conda uninstall tensorflow卸载了, 如果发现卸不掉就anaconda页面中点enviroments,选择tensorflow点击下面的remove就可以卸载干净。
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。
使用Docker安装TensorFlow ,并设置GPU/CPU支持 一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面,将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/instance/index?rid=4&ProjectId=0&pid=0 image-20220526164532459 2、在Git官网下载Git并安装,然后执行以下命令,生成ssh密钥,此操作在本...