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...
1. 安装Tensorflow -gpu 注意是tensorflow -gpu,不是tensorflow,安装方法: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow -gpu 1. pip会自动给你安装最新的Tensorflow -gpu版本,这里我装的是2.2.0 如果pip安装失败怎么办,手动下载安装文件: 打开清华镜像源,找到tensorflow-gpu 下载pip安装...
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...
(tensorflow_cpu) C:\Users\sglvladi> 3)在虚拟环境中执行安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.9 通过Conda虚拟环境安装GPU版TensorFlow 1)创建一个新的Conda虚拟环境 conda create -n tensorflow_gpu pip python=3.6 2)激活新创建的虚拟环境 activate tensorflow_gpu 激活后的效果: (tens...
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
安装方法:直接使用pip3 安装 官网上有详细的要求及安装方法:https://tensorflow.google.cn/install/gpu 首先,我们可以看到安装GPU版需要电脑软硬件满足一定的条件,即需要首先安装CUDA和cudnn, 这个直接点击蓝色的字体便能进入到下载界面,按顺序下载安装即可。
pip installtensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用清华的镜像来安装GPU 2.2.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 2.3验证安装成功与否 安装成功后,在创建的环境下输入python,进入python环境,然后输入 import tensorflow as tf ...
pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 因为不用指定版本就可以下最新的,所以没有指定(也给自己埋雷了) 3.下载CUDA工具包,并安装 根据查到的版本下载,我选择了这个 这个大家可以根据自己的电脑来选择 安装步骤和正常软件没什么不同,注意一下几点 这里我们选自定义 然后取消掉...
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu 二、安装 pip install tensorflow==2.6.0 1. 1.15以上的新版本的tensorflow,安装不再区分gpu还是cpu 三、验证tensorflow-gpu是否安装成功 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() ...