我们的tensorflow是基于gpu的版本,使用的是tensorflow-gpu 1.12.0版本。既然是gpu的版本,那么首先得需要一个带有gpu的服务器。我们这里直接使用阿里云服务器,型号如下: NVIDIA GPU驱动安装 那么既然有了带gpu的服务器,gpu驱动就必然是一个绕不开的话题。通过上面的选型我们可以知道,阿里云的购买页面明确给出了gpu的型号...
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 2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windo...
安装tf2的cpu运行版本使用pip安装几个包即可，但是tf2-gpu需要一定的cuda等环境，所以这里使用anaconda来安...
首先,对于现在使用的 Tensorflow 2,pip 的软件包已经同时包含了 CPU 和 GPU 支持,不存在 Tensorflow 1.x 的软件包了。因此,如果使用 pip 的话,直接安装软件包。 但是这里面还是有坑,conda 的软件包只包含了 CPU 版本的,而支持 GPU 版本的软件包为,因此如果使用 conda 的话,需要安装软件包。 所以,正确的安装...
一、安装Anaconda与Python 详情直接参考我的这篇文章Anaconda安装与配置 二、安装CUDA 1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.6,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。 操作:单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 ...
正式安装: 第一步:安装cuda 1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.5,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。 2.检查完cuda之后,进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive该网站选者相应的cudatoolkit版本下载(tensorflow-gpu用到cudatoolkit,没必要把整个cuda都下载下来)...
0 概述 1 硬件支持 2 确认版本 3 下载安装CUDA 4 下载配置CUDNN 5 验证 6 最后 0 概述 每次安装tensorflow-gpu都要重复折腾好几天,现在把流程记录下来,争取一次搞掂。 网上也有很多教程,要试很多个才有适合的,于是决心写一个实用教程,方便自己以后快速安装,也方便更多小白。 一般来说,教程还得是官方的靠谱。
TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和GPU版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\cudnn\bin 3. 安装Python 3.7.4 (1) 下载python-3.7.4-amd64.exe: (2) 在安装Python过程中,注意选择“Customize installation”,并勾选"Add Python 3.7 to PATH"...
安装tensorflow 查看对应版本 查看tensorflow1.15对应python版本:https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu 可以看出我需要python3.7, cuda10.0, cudnn7.4 安装python, cuda, cudnn conda创建名为tf1的python3.7环境 conda create --prefix=D:\Anaconda3\envs\tf1 python=3.7 ...