GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN(本文为GPU版本安装教程) Tensorflow-gpu版本安装的准备工作 安装前一定要查看自己电脑的环境配置,然后查询Tensorflow-gpu、Python、 cuda 、 cuDNN 版本关系,必须 一 一对应! Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版...
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: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(2021年3月更新): 三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/...
CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度更快,所以如果电脑显卡支持cuda,推荐安装gpu版本的。 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,(如果安装CPU版本请参考网上其他教程!) GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN。(本文为GPU版本安装教程。) Tensorflow-gpu版本安装...
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)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是...
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...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 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 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: ...
选择安装版本:pip install tensorflow-gpu==1.4.0 9.确认tensorflow安装成功: 错误尝试:直接在cmd里面键入python,然后键入import tensorflow as tf 遇到问题:No module named 'tensorflow' 是因为我们环境中包含了2个python环境,一个base,一个tensorflow-gpu,两个环境版本可以是一样的,笔者的均是3.6.4。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 在文章疯狂学习GIS:Anaconda安装CPU、GPU通用的tensorflow库以及疯狂学习GIS:配置可用GPU的tensorflow库中,我们已经介绍了Windows平台下,配置CPU、GPU版本的tensorflow库的方法;而在本文中,我们就介绍一下在Linux...
安装tensorflow-gpu版本 前面已经安装好了anaconda。 1.安装英伟达驱动。 右键Nvidia控制面板,查看显卡型号。 进入英伟达官网,https://www.nvidia.cn/ 然后点击,进去输入信息。 notebooks代表笔记本。 搜索结果,选了第一个下载。 安装都使用了默认设置。 安装完重启。