2.3 TensorFlow-gpu 2.7安装 2.3.1 conda创建虚拟环境 查看环境 conda info --env 1. 创建环境(例子为创建一个叫做tf27,python版本3.8的环境) conda create -n tf27 python=3.8 1. 2、删除环境(例子为删除名为tf27的环境) conda remove -n tf27 --all 1. 3、激活环境(例子为激活名为py36的环境) acti...
在pycharm环境下使用tensorflow-gpu,主要是要安装四个文件,python、tensorflow-gpu、cuda和cudann。一般而言,不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本,具体的对照关系如下: 如下链接对应了官方的版本要求说明: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.ht...
Python环境:TensorFlow需要Python 3.5-3.8版本。推荐使用Anaconda来管理你的Python环境,因为它可以轻松地安装和更新TensorFlow以及其他所需的库。三、TensorFlow版本与安装 TensorFlow版本:为了获得最佳的GPU加速性能,推荐使用TensorFlow的最新版本。 TensorFlow GPU版本:TensorFlow提供了GPU版本,它包含对NVIDIA GPU的内置支持。要...
这里支持Linux、macOS、Windows下的Python3.6~3.9版本下的cpu和gpu版本的tensorflow安装包。以LInux系统下Python3.8为例,将https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl输入到浏览器中,自动下载离线包。 进入到保存whl文件的目录下,在tf26虚拟环境下...
为了成功配置GPU版本的TensorFlow系统环境,需要满足以下硬件和软件要求: 硬件:至少16GB RAM,兼容CUDA的NVIDIA GPU,大容量、快速存储(SSD或HDD)。 软件:Linux操作系统(或Windows/Mac OS,根据需求选择),Python 3.5或3.6,正确安装和配置的CUDA和cuDNN库,安装GPU版本的TensorFlow。 满足这些要求将为您在TensorFlow中实现高效...
1 系统版本要求 如果需要用本文所述的GPU环境配置方法，需要保证Windows操作系统的版本在19044及以上；如果...
测试Tensorflow是否安装成功,在Python IDLE就行: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 显示True,说明gpu版本已经安装成功: 补充:关于添加环境变量 右键此电脑——属性——高级系统设置——环境变量,就能打开环境变量窗口; 然后在系统变量下,找到Path,双击就能打开编辑环境变量窗口; ...
Anaconda2019[python3.7.3]+cuda11.2 + cudnn8.1.0 + tensorflow=2.5.0,tensorflow-gpu=2.5.0(tf25虚拟环境,python3.7.3)+pytorch1.10.0(cu113) + torch-geometric(PYG100虚拟环境,python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是为了防止两个深度学习库对numpy等库的要求不同所以用两个虚拟环境) 【...
因课程要求,需要安装tensorflow1.15。我是使用conda来管理不同环境的。 总的步骤为: 查看tensorflow1.15对应python, cuda, cudnn版本 安装python, cuda, cudnn 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, cudnn...
python-c"import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 如下图所示,如果最终得到了一个tf.Tensor结果,即可说明我们的tensorflow库终于配置完毕了。 至此,大功告成。当然,到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到,当前tensorflow库并没有进行GPU计算。如果...