(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 2.7 and GPU (tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.n and GPU 1. 2. 3. 4. 如果上面一步失败,可能由于使用的pip版本低于了8.1,使用如下命令安装 pip install --upgrade pip # 升级pip,然后重试上一步骤...
在出现的列表中选择你要安装的包,步骤如下图。(由于我已经安装了tensorflow-gpu,所以下图中未显示tensorflow-gpu选项,我以keras-gpu做示例。) 点击Apply,如图 最后注意界面右下角的进度条,完成后就可以了!?? 最后 ,tensorflow安装验证: 打开Anaconda Prompt 输入命令行activate tensorflow,进入到tensorflow环境 输入pyth...
验证安装:在命令行中输入以下命令验证TensorFlow-CPU是否成功安装: python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" 如果成功安装,将显示TensorFlow的版本号。 三、安装TensorFlow-GPU版本 下载TensorFlow-GPU二进制文件:从TensorFlow官方网站下载适用于Win10系统的TensorFlow-GPU二进制文件。 解压TensorFlow...
pip installtensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用清华的镜像来安装GPU 2.2.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 2.3验证安装成功与否 安装成功后,在创建的环境下输入python,进入python环境,然后输入 import tensorflow as tf 如果出现下图则安装成功: 查看是否能获得cuda...
默认安装。 3、安装cuda9.0 默认安装。 4、安装cuDNN 7.x 将压缩包解压,放在C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.0这个目录下。 然后将目录C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v9.0\bin添加到环境变量PATH里。 验证 1、启动Anaconda Prompt ...
验证环境变量是否配置成功:使用Win+R进入cmd界面,分别拖入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\demo_suite文件夹(根据自己安装路径调整)下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe。显示如下界面两个PASS表示安装和配置成功。 图12 ...
安装TensorFlow-GPU:一旦你安装了Python和pip,你可以使用以下命令来安装TensorFlow-GPU: pip install tensorflow-gpu 这将自动安装与你的GPU兼容的TensorFlow版本。 验证安装:最后,你可以通过运行以下命令来验证TensorFlow是否成功安装: import tensorflow as tf 如果一切顺利,你应该能够导入TensorFlow库而不会出现错误。需要...
一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1(Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:Python 3.5(build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错。 二、软件下载: 1、Ubuntu16.04.3 LST ...
3. 验证 以管理员身份启动“Anaconda Prompt”程序,输入“conda info”,输出信息中包含“conda version”、“base environment”信息,说明Anaconda3成功安装。 二、Tensorflow-gpu 2.6.0 环境安装及依赖包版本 以管理员身份启动“Anaconda Prompt”程序,按下文安装顺序定会安装成功且不冲突,#为注释。