TensorFlow-CPU是另一个针对CPU进行优化的版本。与TensorFlow和TensorFlow-GPU不同,TensorFlow-CPU没有对GPU进行任何优化,而是专注于提高CPU上的计算性能。对于没有GPU或者不需要使用GPU的用户来说,TensorFlow-CPU是一个不错的选择。它可以在普通的CPU上提供较好的计算性能,并且与TensorFlow保持一致的API和功能。性能比较在...
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 注:我用的是cmd管理员安装,在安装tensorflow的时候有错误或者很长时间没有往下进行可以按下enter键,这样安装是可以在windows环境下Anaconda和Pycharm都可以使用。 初学者,上述安装的是CPU版,tensorflow GPU比CPU版本运行速度要快,但是安装比较麻烦...
1.3 安装TensorFlow-CPU 2 TensorFlow-GPU 2.1 查询版本对应信息 2.2 创建虚拟环境 2.3 安装cuda和cudnn 2.4 安装TensorFlow-GPU 1 TensorFlow-CPU 1.1 安装Miniconda 相比Anaconda,Miniconda更加轻量级。它只包含了Python和Conda,但并没有预装其他的库,可以根据实际需求来安装必要的包,避免不必要的存储占用。下载地址:Mi...
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...
Tensorflow 使用CPU 和GPU有什么区别? 在大数据集情况下,CPU 版本无法加速运算,计算速度相对缓慢,此时,GPU的性能要比CPU强大很多,所以推荐使用GPU。但在小数据集的情况下CPU和UGPU的性能差别不大。CPU 版本暂可用作学习,如为了学习模型算法,数据集不大,使用 CPU 版本也能勉强应付。待日后对深度学习有了一定了解再...
例子1 参数设置 NVIDIA3070, cuda11.2 cudnn8.1.0 tensorfow2.5.0,tensorflow-gpu2.5.0 cpu约80 s计算1代epoch, 而 gpu却约3 s计算一代epoch # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2
安装GPU版本TensorFlow 因为之前一直用,所以就用之前下载好的安装包,我的安装包是Anaconda3.4.2版本的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe,支持python3.5。 安装之后,在新建tensorflow环境。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 新建好环境之后激活activate tensorflow-gpu,在环境里利用pip安装 ...
1.tensorflow与tensorflow-cpu、tensorflow-gpu区别 tensorflow是目前机器学习主流框架之一,安装时偶尔会遇到一些问题。tensorflow目前分为tensorflow1.x与tensorflow2.x版本,区别很大,这里不做解释。下面是参考网上的tensorflow三个安装包的区别。 2.python的第三方包国内镜像 ...
配置GPU(安装tensorflow-gpu,有关于所有版本的踩坑指南) 很早就想写这个博客了,因为初次接触深度学习,欠缺的知识点很多,也希望自己在以后的学习道路上能发出更多优质的博客,本篇博客是我在安装tensorflow-gpu中遇到了很多有关于版本的问题,这里简单做一个总结,望大家看到有所帮助。
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