Linux安装TensorFlow-GPU==1.14.0版本 1.首先确保linux环境干净以及没有tensorflow 2.常规安装TensorFlow方法 直接使用pip3 install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple安装即可 一: 首先 登入NVIDIA查找相应的GPU驱动 查找相应gpu驱动 然后点击search 接
2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU,所以这里安装tensorflow-gpu版本: conda install tensorflow-gpu==1.12.0 (这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0) 3.安装keras conda install keras==2.2.4 4.降低一下numpy的版本 conda numpy==1.16.0...
根据“对应表”,选择合适的Tensorflow版本进行安装 Linux/Ubuntu的对应表 例如,我的CUDA版本是10.1.243,所以可以选择Tensorflow-GPU-2.3.0进行安装,使用命令: sudo pip3 install tensorflow-gpu==2.3.0 (注:pip3前面加sudo是我个人的陋习,你们实践的时候可以尝试不加sudo) cuDNN安装 前往cuDNN官方下载站,根据“对...
二:打开Anaconda Navigator,新建TensorFlow环境 打开terminal,输入:pip install --ignore-installed --upgrade https:///view/Nightly/job/nightly-win/DEVICE=gpu,OS=windows/lastSuccessfulBuild/artifact/cmake_build/tf_python/dist/tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 三:下载CUDA8.0和cuDNN可以对t...
#cd /usr/tmp/tensorflow-gpu (这是我的文件所在的路径) 都按照默认制定的选项安装就好: #sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run #sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run 安装好后还需要修改配置文件: #vi ~/.bashrc (vi 命令为在terminal终端中进入文本编辑的方法,有的是vim,有界面还可以gedit ~/.bashrc方法...
linux安装TensorFlow-GPU版本 一、安装CUDA和cuDNN 1.CUDA和cuDNN的版本对应关系 去官网查看:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2.TensorFlow与CUDA、cuDNN的版本对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 二、根据对应的版本安装TensorFlow-gpu版本...
不过要支持 GPU 加速的话,需要有额外配置,该部分主要讲的就是 GPU 的额外配置。 注:使用容器安装的话不需要这一步,官方镜像已经给你配置好了环境,但是你还是需要安装显卡驱动。 第一步:安装依赖驱动 根据Tensorflow 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/gpu,我们需要安装的依赖有: ...
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...
最近从theano 转到tensorflow上来,前两天一直在配环境,希望这篇博客可以帮助大家配置tensorflow-gpu我的那台服务器忘记安装nvidia驱动直接就配好了tensorflow-cpu,首先将tensorflow卸载。 1安装nvidia驱动2安装cuda-8.0,这里我曾经尝试着安装cuda9.1.发现condainstalltensorflow-gpu这个 ...
(不知道自己的NVIDIA GPU的计算性能的可以在这里查到:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) 装有Linux系统的电脑 (本文以Ubuntu 16.04.2 LTS Gnome 64位系统为例展开,其他的也是大同小异) Python 3.5 – 3.7 (请使用Python3版本,而不是2.7版) ...