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)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus比如我的是 GeForce GTX 1060,是支持的,如图所示: 如果你的显卡是支持的,那么就可以开始下面的漫漫安装之路了,我安装包的版本是Win10、python3.6.5、tesorflow-gpu 1.8.0、CUDA 9.0、cuDNN 7.4.2。版本之间一定要匹配,如果不匹配后面会很麻烦,各种卸载重新安装。请一定...
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...
我们发现对于gpu版本的tensorflow中文版只到tensorflow2.6.0版(对应python3.6-3.9),而英文对应到2.10.0版(对应python3.6-3.10),我们选择英文版(对应cuDNN 为8.1版本,CUDA为11.2,注意这个不能搞错,否则易出现版本不兼容)。 1.2.1.1https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载相应版本的CUDA 我们下载cuda...
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
Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版本关系查询官方网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en 我的安装环境为: 我的tensorflow-gpu 安装版本为: 这个对应关系是在网上查询别人安装成功的案例,不要自己随意组合,不然很容易安装...
下面是tensorflow-gpu版本依赖的cuda和cudnn的版本: https://www.tensorflow.org/install/source cuda是深度学习的sdk cudnn是神经网络的sdk cuda安装 cuda的下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 需要下载cuda包,以及所有的补丁文件,我这里因为是centos,所以下载的全是rpm包。直接通过yum...
pip install tensorflow-gpu这将自动为您安装与您的系统和CUDA版本兼容的TensorFlow版本。等待安装完成。步骤四:验证TensorFlow GPU版本是否成功安装进入Python环境,打开IPython交互命令终端,导入TensorFlow库:import tensorflow as tf。如果没有出现错误信息,输入以下命令检查TensorFlow是否能够使用GPU:tf.test.is_gpu_available...
//pypi.org/project/tensorflow-gpu/## 在tensorflow2.1之后tensorflow和tensorflow-gpu实际上是一个包## 因此网上的部分教程仍然会直接安装2.x版本的tensorflow-gpu,但实际上和安装tensorflow2.x是没有区别的## 2022年12月之后pypi上的tensorflow-gpu包已经被删除了,因此目前不能再安装tensorflow-gpu会提示你这个包...