不能同时安装。具体见解如下：一台显卡设备只能安装一个版本的图形处理器，如果安装两个的话会造成系统冲...
conda install tensorflow-gpu=1.10.0 cudnn=7.1.4 cuda=9.0.0在安装完成后,我们就可以在虚拟环境中分别使用TensorFlow-GPU和CPU版本了。通过这种方式,我们可以方便地管理不同版本的TensorFlow,以满足不同项目的需求。总结:本文深入探讨了TensorFlow-GPU版与CPU版的区别、虚拟环境的重要性以及如何同时安装这两个版本。
GPU(图像处理器,Graphics Processing Unit)和CPU(中央处理器,Central Processing Unit)在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元(如图中绿色的ALU),而Control和Cache单元不如CPU多,这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是执行相同的程序,而不需要太多的控制。Cache单元是用来做数据缓存的,CPU可以通过Cache来...
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，其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中，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...
如果有出现,那就表示可以使用Tensorflow-gpu版本,如果没有的就只能老老实实安装CPU版咯。 然后可以去NIVIDIA官网查询一下自己电脑显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,建议算力>=3.5安装。 我的型号没有查到,NVIDIA近几年显卡的算力一般是够的。
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
刚开始安装tensorflow的时候没有在意版本,结果就装了CPU版本的,线面的前五条都是安装CPU版本的步骤,当然换成GPU版本也不是很麻烦,虽然我费了一天时间,详情请看第6条。 安装anaconda3-4.2.0-windowsx86_64.exe,具体版本可以按照配置选择。anaconda下载完成后,点击安装,完全可以按照默认一步一步执行。安装完毕后,查看...
TF CPU安装比较简单,因为不需要配置GPU,所以windows ubuntu macOS安装方式都类似,缺点就是运行速度慢,但是用于日常学习使用还是可以的。 下面以windows版本做演示:一下均在命令行操作 1.1.0 新建TF2.0 CPU环境(使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6) ...