首先，我们需要到tensorflow库的官方网站（https://www.tensorflow.org/install/source）中，下拉找到如下图所示的tensorflow库版本与对应的CUDA、cuDNN版本匹配表格，并结合自己的Python版本，选择确定自己需要哪一个版本的tensorflow库，并进一步确定自己CUDA、cuDNN的版本。其中，如下图紫色框所示，由于我这里Pyth...
6.10 安装 TensorFlow ,键入pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==1.9,这里的1.9是因为我的电脑适配的是1.9版本的TensorFlow,读者应根据自己电脑的配置,安装相应版本的TensorFlow。 注意:这里不要图省事直接键入conda install tensorflow-gpu,这样会直接安装最新版本...
# 如果tf.config.list_physical_devices()会返回可用的CPU和GPU tf.config.list_physical_devices('GPU') # 如果有返回应该就是已经再用GPU训练了。 # 部分教程使用的是tf.test.is_gpu_available(),目前还可以使用,但是未来回移除 tf.test.is_gpu_available() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
如果有出现,那就表示可以使用Tensorflow-gpu版本,如果没有的就只能老老实实安装CPU版咯。 然后可以去NIVIDIA官网查询一下自己电脑显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,建议算力>=3.5安装 2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windo...
1.2.2.1 tensorflow-gpu的安装 打开Anaconda Prompt 运行Pip install tensorflow-gpu==2.10 或pip install tensorflow-gpu==2.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 目前windows下gpu版本最新版本是2.10 (补充,本内容为依据网上资料的简易安装方法,感觉应该很有意义,但是可能是防火墙的原因实际测试不能用,...
在MacOS M1芯片上安装Tensorflow GPU版本需要一些额外的步骤,因为M1芯片使用的是ARM架构而不是传统的x86架构。下面是一个简要的指南,帮助您完成这一过程:步骤1:环境设置首先,您需要确认您的MacOS版本是否支持M1芯片,并安装了Rosetta 2转译器。然后,您需要选择适合M1芯片的Tensorflow版本。由于Tensorflow的官方支持尚未覆盖...
tf.test.is_gpu_available() 显示True则说明安装成功。该方法亲测有效。 (2)离线安装 我们这里采用离线安装包的方式安装tensorflow2.6。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...
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: ...
使用pip install tensorflow-gpu==2.10.1 安装2.10.1版本 安装11.x版的CUDA,注意可以直接安装最新版,比如我写这个时最新11.x是11.8 下载11.x版CUDA对应的cuDNN最新版 把CUDA和cuDNN的bin目录下的dll文件直接复制到系统system32目录中 是最后吐槽一下,TensorFlow的体验真是不如PyTorch,使用PyTorch你根本不需要考虑...
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。 废话不多说现在正式开始教程。 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的tensorflow2.0。经过尝试只是最简单地安装方式,无需配置复杂...