都为PASS,说明安装成功; 5 安装tensorflow-gpu和验证 在pycharm命令行中下载tensorflow-gpu,安装了pip使用如下命令: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.11.0 1. (使用清华的镜像源,下载速度变快),假如是安装了anaconda,使用如下命令: conda install tensorflow-gpu==1....
在PyCharm中安装TensorFlow GPU版本需要几个步骤,包括确认Python和pip版本、安装CUDA Toolkit和cuDNN库、使用pip安装TensorFlow GPU版本、验证安装以及配置PyCharm。下面是详细的步骤: 1. 确认Python和pip版本 确保你的Python和pip版本与TensorFlow GPU版本兼容。通常,TensorFlow官方文档会列出支持的Python版本。你可以通过以下...
python-m pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.3.0 在安装完之后输入 pip list 检查是否安装上 4.在pycharm中配置环境 打开pycharm 选择add 选取Anaconda3---envs—tensoflow(自己取的环境变量名)—python.exe接着Conda Envirment中,也是在红框位置选取:Anaconda3---en...
使用pip进行安装有两种方式,一种是直接在cmd里运行pip install tensorflow-gpu==2.1.0,==2.1.0是指定要下载的版本号,默认下载最新版本,如果觉得下载速度太慢可以加一个镜像路径pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu=2.1.0;另一种是通过python库的官方网站pypi.org下载离线安装...
三、pycharm导入独立环境 (1)建立工程及.py文件。 File->new project->Pure Python建立工程 File-》new-》python File建立gpu_test.py文件 (2)导入独立环境keras_learn5 在Setting => Project => Project Interpreter=>Addinterpreter,按照如下图所示的设置就可以导入前面建立的独立环境。需要注意的是,通过anaconda...
miniconda+tensorflow-gpu+pycharm的安装及配置 miniconda的安装及配置 1.下载miniconda 链接:miniconda下载链接 2.点击next 3.点击I Agree 4.点击next 5.自己调整安装路径 6.==两个都要勾选== 7.最后点击Finish tensorflow-gpu版本的下载 ==下载gpu版本一定注意自己电脑是否有NVIDIA显卡，以及显卡驱动版本== 1....
3.在pycharm中安装tensorflow-gpu 选择刚才和cudn对应的版本,下载即可。 在console输入: importtensorflow as tfprint(tf.test.is_built_with_cuda())#判断CUDA是否可以用print(tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False,min_cuda_compute_capability=None))#判断GPU是否可以用 ...
3准备好 文件 1 NVIDIA 驱动 2 cuda ... run文件 3 cudnn tgz 文件 4 pycharm (我用的community...)。 4安装 JDK8 并设置环境 5安装pip最好升级到9 二,问题与过程 1安装显卡驱动 安装TensorFlow 和程序运行环境有很多,我用的pycharm。总体来看安装显卡驱动我花费时间最多,遇到的坑最多,下面将安装过程...
本文将指导你如何在Ubuntu操作系统上,利用Conda管理Python环境,安装支持GPU加速的TensorFlow,并使用PyCharm作为集成开发环境(IDE),从而轻松开始你的深度学习之旅。 第一步:安装Ubuntu系统 假设你已经有了一台支持NVIDIA GPU的计算机,并已经安装了Ubuntu系统。Ubuntu以其强大的社区支持和稳定性,成为深度学习开发者的首选...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\CUPTI\lib64 PyCharm中安装TensorFlow-GPU 安装命令:pip install tensorflow-gpu。自动安装的最新版2.4.0。 安装完进行测试,运行如下代码: ...