安装完毕后,发现默认Keras版本为2.15.0。我们重新安装2.6.0版本的Keras即可。 pip install keras==2.6.0 下面需要在python环境下检测: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 发现执行import tensorflow as tf后报错: 原因是用pip安装时protobuf版本过高(5.27.3),可以降低protobuf来解决 pip install...
在使用TensorFlow-GPU时,确保与Keras的版本匹配是非常重要的,这样可以避免潜在的兼容性问题。以下是如何确定、查找和安装与TensorFlow-GPU版本相匹配的Keras版本的步骤: 1. 确定当前使用的TensorFlow-GPU版本 首先,你需要确定当前系统中安装的TensorFlow-GPU版本。你可以通过Python脚本来获取这个信息: python import tensorfl...
pip uninstall tensorflow 然后安装tensorflow-gpu 1.8.0版本 pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装CUDA 下面是下载链接: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 这是我下载的安装版本 双击运行,可以自定义安装路径 选择“精简” 测试CUDA是否安装成功,nvc...
截图如下,比如你装TensorFlow-gpu1.14.0,需要CUDA10.0和CUDNN7.4,python3.5-3.7。 不过我装了TensorFlow-gpu1.15.2,下图根本没有提到,这。。。我都是挨个试的,最终确定了需要CUDA10.0和CUDNN7.6。 (2)TensorFlow-gpu和Keras版本对应 TensorFlow-gpu也需要和Keras版本对应,下面这个网站看到的: 截图如下,比如我是Tenso...
一、TensorFlow版本与CUDA、Keras、Python的对应关系在安装TensorFlow时,需要考虑您的硬件配置和项目需求。如果您使用的是NVIDIA GPU,那么需要安装CUDA和cuDNN来获得更好的性能。下面是一些常见的TensorFlow版本与CUDA、Keras和Python的对应关系示例: TensorFlow 2.x Python 3.6 - 3.8 CUDA 11.x cuDNN 8.x Keras 2....
本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 回到顶部 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 ...
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...
环境:在Anacodna中专门建立tensorflow_gpu环境 Python 3.7.16 cudnn 7.6.5 tensorflow-gpu 2.2.0 keras 2.3.1 tensorflow-cuda-keras版本对应如下: 参考文章:cuda安装https://blog.csdn.net/chen565884393/article/details/127905428 【2】TensorFlow开启GPU加速 ...
GPU环境下安装TensorFlow及Keras 大概思路: 首先,查看cuda的版本,然后去TensorFlow查找支持此cuda版本的TensorFlow版本,再指定安装。 1查看cuda版本 nvcc --version 我的cuda版本是12 2查找支持cuda12的TensorFlow版本 去官网查看:https://www.tensorflow.org/install/source_windows...