一、搭建Tensorflow(CPU版本) 1、安装前准备 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...
重点:安装GPU版本的tensorflow首先得明确版本对应。 最近几个版本的对应见下图: 2.安装tensorflow 权衡了一下,选择了2.3.0版本的tensorflow,直接用pip安装指定版本即可 pipi install tensorflow==2.3.0 1. 安装成功: 等待完成即可。 验证安装是否成功: 在python里import tensorflow,若无报错,则说明安装成功。 3.安装c...
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
TensorFlow支持cuDNN 5.1以上的版本。在安装TensorFlow时,如果您的系统安装了cuDNN,TensorFlow会自动检测并使用cuDNN进行GPU加速。 CUDA CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API模型,它使得开发者可以使用NVIDIA GPU进行通用计算。TensorFlow支持CUDA 8.0以上的版本。在安装TensorFlow时,如果您的系统安装了CUDA,TensorFlow会自动检...
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 英伟达显卡下载 ##一、TensorFlow对应版本对照表 | 版本 | Python 版本 | 编译器 | cuDNN | CUDA | | :--: |
一、前置知识 安装GPU版本的pytorch和tensorflow之前需要理清楚这几个关系：显卡（电脑进行数模信号转换的...
activate tensorflow_gpu 指定安装 tensorflow 版本为2.10.0 （Windows 只支持2.10或更早的版本，从 ...
2.2.5:安装tensorflow-gpu 2.0.0 注意:conda search tensorflow-gpu 2.0.0 的库中并没有 该版本的tf包,所以选择用pip进行安装 2.2.5.1:更新pip至最新的版本,这一步很关键,不是最新的版本,有可能找不到tf2.0的包 python -m pip install --upgrade pip ##更新到最新,方式不统一 ...