一定要对应版本,不加版本号的话会自动安装最新版本,与上面安装的python3.5、CUDA以及cudnn不适配!!! 注意:如果是在创建的新环境中安装了tensorflow,则在使用tensorflow-gpu时,不能再终端直接输入python,此时输入import tensorflow as tf会报错,因为步骤中新建了一个tensorflow-gpu环境,与原来的base环境都是python环境,...
pip install --ignore-installed --upgrade C:\Users\14669\Downloads\sse\tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 到这基本就ok了。 总结:所有你可能出错的地方就是,cdua python 版本不对应,如果有问题不要急躁,慢慢查查。 {命令pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 默认是最新的t...
6.1在新打开的pycharm的project的终端下pip install tensorflow-gpu==2.0alpha0 最好pip换成清华的源 pip install cudnn cudatoolkit numpy 至此成功装载了tensorflow gpu2.0 6.2新打开一个project直接在pycharm的setting里搜索tensorflow选择版本1.13.1 7 如果装失败了,不要灰心,把pycharm和anaconda都卸了重新装 最近...
版本Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA Tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 7.6 10.1 Tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 7.4
conda create -n tl_1 python=3.7.1 activate tl_1(激活切换到tl_1) conda deactivate(退出激活) 安装Tensorflow 1.13.1 pip安装 通过pip安装TensorFlow指定版本命令: cpu版本:pip install tensorflow==1.13.1(==后面为所要安装的版本号) gpu版本类似:pip install tensorflow-gpu==1.2.1 ...
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: ...
conda create -n tl_1python=3.7.1 activate tl_1(激活切换到tl_1) conda deactivate(退出激活) 安装Tensorflow 1.13.1 pip安装 通过pip安装TensorFlow指定版本命令: cpu版本:pip install tensorflow==1.13.1(==后面为所要安装的版本号) gpu版本类似:pip install tensorflow-gpu==1.2.1 ...
2、版本选择 python3.6 tensorflow-gpu=1.13.2 keras=2.1.5 pytorch=1.2.0 cuda=10.0 cudnn=7.4.1.5 3、Anaconda 安装 可以在管网上:https://www.anaconda.com/distribution/ 拉到最下面,选择合适的版本点击下载 ,这里以Windows64位为例 ,选择 下载完成后,双击运行 ...
activate gpu_env 但是仍然没有什么作用,足足查了三天的资料,最后在今天把它搞定了。 我在本文中并没有详细提及之前自己遇到的问题,因为这样会使文章过于冗余和复杂。所以文章只是针对安装这一块的具体问题,图文更加直观易上手。 1.准备工作 1.pip工具,python环境(大部分人应该都有,pip最好是最新版本) ...
安装好后,找到命令行提示符,输入codna / pip 或者Python都可以。找不到命令说明没安装对。 pip安装TensorFlow GPU 从镜像安装GPU只需要在命令后面加: -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 如果安装最新的2.X 版本: pip install tensorflow-gpu ...