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...
其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 1. 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA驱动CUDA以及支持神经网络训练的CUDNN模块:(重点,其中需要查看自己NVIDIA版本 Python版本 CU...
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
python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称" # python -m ipykernel install --user --name tensorflow-gpu --display-name "tensorflow-gpu" 再在终端中打开jupyter notebook,后输入以下命令,若出现如图所示的内容,则说明jupyter notebook内核安装成功 #...
1、首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本、CUDA、cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功。 注:链接查看地址https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2、下载CUDA,并且安装 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
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...
3. 测试GPU速度 五、安装keras(开源神经网络库) 六、安装pyTorch(一种深度学习框架) 七、小结 参考文献 谨以此文章记录一下使用python配置GPU以及安装tensorflow和keras库的过程。 背景:希望在python中使用GPU进行深度学习(如CNN)训练,使用到的库有tensorflow, keras, sklearn, scipy. 主要的问题是如何安装版本合适...
pip 8 安装tensorflow 1.7pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.7到此tensorflow安装完成 9 打开python环境验证一下：import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))可以成功运行并打印出来说明安装成功。
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: ...
$ sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include $ sudo cp cuDNN/cuda/lib64/*/usr/local/cuda/lib64/ 至此,tensorflow的前期工作完成。 安装Tensorflow_gpu 在终端输入:$ pip3 install tensorflow-gpu 安装成功后,进入python,尝试import tensorflow as tf如果没有报错就安装成功了。