在使用TensorFlow-GPU时,确保与Keras的版本匹配是非常重要的,这样可以避免潜在的兼容性问题。以下是如何确定、查找和安装与TensorFlow-GPU版本相匹配的Keras版本的步骤: 1. 确定当前使用的TensorFlow-GPU版本 首先,你需要确定当前系统中安装的TensorFlow-GPU版本。你可以通过Python脚本来获取这个信息: python import tensorfl...
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 这是我的下载版本: 将这个文件解压到任意一目录下,再将这个目录添加到环境变量中的path中 这是我解压的目录: OK!到这里就结束了!如果再安装keras,相对应的keras的版本是21.6。 下面是测试自己是否安装成功! import tensorflow as tf m1 = tf.constant([[2, 2]]) m2...
安装TensorFlow:运行以下命令来安装特定版本的TensorFlow(以GPU版为例): pip install tensorflow-gpu==2.x.x pip install keras==2.x.x 验证安装:运行以下命令来检查TensorFlow、CUDA、cuDNN和Keras的安装情况: tensorflow --version keras --version cudnn --version cuda --version 这些命令应返回相应的版本信息...
截图如下,比如你装TensorFlow-gpu1.14.0,需要CUDA10.0和CUDNN7.4,python3.5-3.7。 不过我装了TensorFlow-gpu1.15.2,下图根本没有提到,这。。。我都是挨个试的,最终确定了需要CUDA10.0和CUDNN7.6。 (2)TensorFlow-gpu和Keras版本对应 TensorFlow-gpu也需要和Keras版本对应,下面这个网站看到的: 截图如下,比如我是Tenso...
一、搭建Tensorflow(CPU版本) 1、安装前准备 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...
对应的版本信息为tensorflow 2.4.0、python 3.8、cudatoolkit 11.0.3、cudnn 8.0.5.39、keras 2.4.3。 TF GPU版本型号 根据下图,注意tensorflow,python,cudnn,cudatoolkit这四个版本对应的型号。 参考连接:Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表_tensorflow版本对应python3.11-CSDN博客 ...
本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 回到顶部 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 ...
NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。 四、检验tensorflow-gpu安装成功 ...
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 ...