pip install tensorflow-gpu==2.3.0 --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 到此为止,使用pip安装tensorflow-gpu就结束了,接下来可以进行测试是否可以正常运行,新建一个python文件,输入以下命令,可以使用任何方式运行这段代码(这里使用的是pycharm,若没有则直接进入官网下载即可,...
1、首先,打开Tensorflow官网的安装指南(https://www.tensorflow.org/install/install_windows)。 2、官网对安装Tensorflow GPU版提出了一些要求,如下图所示。要安装GPU版,首先确认自己电脑的显卡是否满足要求,也就是官网要求中的第四点。到电脑的设备管理器中,点开“显示适配器”可查到显卡型号。到NVIDA 的这个网站...
首先访问tensorflow官网https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-cn。找到软件包位置 这里支持Linux、macOS、Windows下的Python3.6~3.9版本下的cpu和gpu版本的tensorflow安装包。以LInux系统下Python3.8为例,将https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x...
如果下面出现了True, 那就表明我们的tensorflow-gpu 已经成功的安装好并且能够正常使用了! 3、下面来测试一下GPU的运算速度吧! importtensorflowastfimporttimeit#指定在cpu上运行defcpu_run():withtf.device('/cpu:0'):cpu_a = tf.random.normal([10000...
See theTensorFlow install guidefor thepip package, toenable GPU support, use aDocker container, andbuild from source. To install the current release, which includes support forCUDA-enabled GPU cards(Ubuntu and Windows): $ pip install tensorflow ...
一般安装过python都会自带pip,如果电脑还没有安装python,可以去官网下载相应版本,推荐python3.8以上版本。 正式安装: 第一步:安装cuda 1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.5,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。 2.检查完cuda之后,进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-...
根据Tensorflow 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/gpu,我们需要安装的依赖有: NVIDIA 显卡驱动 NVIDIA CUDA 工具包 NVIDIA cuDNN 库 (可选) TensorRT 我们下面依次安装: NVIDIA 显卡驱动 这个应该所有人都装过了,在此略去。不过附上官网下载页面: ...
TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和GPU版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。
如果多GPU需要安装nccl：这里以tensorflow1.14为例 cuda10.0，cudnn7.4 网站：https://developer....
tensorflow安装GPU版本主要要点 1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。(可供参考) https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu 在英伟达控制面板,点击右下角的系统信息,可查看驱动的版本信息,点击上方的组件,可查看需要的cuda的版本(这里指的是你的电脑支持的...