https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmltensorflow的版本和python的版本与cuda和cudann有如下对应关系: 在本文中,我选择的是python 3.6、tensorflow-gpu 1.11.0、cuda 9.0、cudann 7.0.5,亲测可用,一开始使用了tensorflow-gpu 1.10.0,在import tensorflow时,会报dll失败的错误,该换te...
要验证TensorFlow是否能成功使用GPU,我们可以通过Python代码进行检测。下面是一个简单的示例代码: importtensorflowastf# 打印TensorFlow的版本print("TensorFlow version:",tf.__version__)# 检查是否有可用的GPUgpus=tf.config.list_physical_devices('GPU')ifgpus:print(f"可用的GPU数量:{len(gpus)}")print("GPU...
conda create -n DLpython310 python=3.10 进入DLpython310环境,输入命令:activate DLpython310,就可以进入DLpython310环境中 conda activate DLpython310 安装指定版本的tensorflow-gpu 2.10.0(根据你自己的配套版本安装),输入命令: pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simpl...
不同tensorflow-gpu版本对应的CUDA和cuDNN不同,本文选择的tensorflow-gpu版本是2.8.0。 具体对应版本可以查看链接:tensorflow-gpu对应CUDA和cuDNN版本 1. 配置虚拟环境 由于tensorflow-gpu是python中的库,因此我们需要进入到python环境进行安装。现在默认的python已经更新到3.11了(截至2024.1),但显然根据上图,tensorflow-gp...
TensorFlow 2.0 python3.6 代码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU 模型代码说明 通过最简单的线性回归例子,实现TensorFlow多卡gpu例子 代码语言:javascript 复制 defmodel_train(x_data,y_data):layer0=tf.keras.layers.Dense(1,input_shape=(x_data.shape[1],))mod...
python版本tensorflow分为Cpu版本和Gpu版本,Nvidia的Gpu非常适合机器学校的训练 python和tensorflow的安装较简单,可以参考上面的链接,主要是通过Anaconda来管理。 使用Nvidia的Gpu,需要安装Cuda和cudnn 需要注意 1、显卡是否支持GPU加速 2、软件的版本 windows 10--python 3.5--tensorflow-gpu 1.4.0--cuda cuda_8.0.61...
1.Python、pycharm、Anaconda、TensorFlow、Keras、CUDA、cuDNN之间的关系 1.Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因此,无需单独安装Python,直接安装一个anaconda就
Python TensorFlow(CPU版和GPU版) 安装配置及简单示例代码, 视频播放量 495、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 cjavapy, 作者简介 cjavapy.com,程序员编程爱好者,相关视频:Python 注释作用写法及示例代码,Python dateutil.parse 日
C:\Program Files\NVIDIAGPUComputing Toolkit\CUDA\v10.0 5、配置环境 Win+R启动cmd,在命令提示符内输入以下命令:创建环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 conda create –n cv python=3.6 PS:这里cv是环境名,可以更换成你喜欢的,python的版本也可以换 ...
首先创建python3.6的虚拟环境tensorflow,cmd输入:conda create -n tensorflow pip python=3.6 删除环境:conda env remove -n tensorflow 激活环境:activate tensorflow 取消激活:deactivate 激活tensorflow环境后,下载GPU版本的tensorflow: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu ...