pip install tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl cudatoolkit和cudnn等包都会自动根据tensorflow的版本进行安装,不需要额外进行操作。 安装完毕后,发现默认Keras版本为2.15.0。我们重新安装2.6.0版本的Keras即可。 pip install keras==2.6.0 下面需要在python环境下检测: import tensorflow as ...
pip3 install --upgrade E:/Documents/Keras-2.3.1-py2.py3-none-any.whl 安装完成: 测试一下: import keras keras.__version__ 成功运行!大功告成! 9. 最后总结一下我之前碰到的坑 我最开始是在笔记本上安装Tensorflow-GPU的。当时Anaconda,python都安装完了,按照教程直接安了Tensorflow-GPU,然后是Keras,...
其实使用虚拟环境非常简单,只需要安装一个nb_conda包就可以直接使用了 conda install nb_conda 在你的新环境上安装ipykernel,重启jupyter之后就可以用了 conda install -n tensorflow ipykernel 正好可以测试tensorflow和keras是否在GPU上运行 来段代码测试一下: import numpyasnpfromkeras.models import Sequentialfromk...
2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU,所以这里安装tensorflow-gpu版本: conda install tensorflow-gpu==1.12.0 (这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0) 3.安装keras conda install keras==2.2.4 4.降低一下numpy的版本 conda numpy==1.16.0...
GPU环境下安装TensorFlow及Keras 大概思路: 首先,查看cuda的版本,然后去TensorFlow查找支持此cuda版本的TensorFlow版本,再指定安装。 1查看cuda版本 nvcc --version 我的cuda版本是12 2查找支持cuda12的TensorFlow版本 去官网查看:https://www.tensorflow.org/install/source_windows...
我用的Ubuntu版本是 16.04 ,并且使用了 gnome 作为桌面(这一点无关紧要),经历了许多波折,终于完成了以 tensorflow 为后端的 keras 的安装。 tensorflow-GPU 版本的安装: 1.下载 CUDA 8.0 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 安装如下版本: ...
model=keras.models.Sequential()# Sequential模型为最简单的,由顺序连接的单层堆栈组成,成为顺序API model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28,28]))# Flatten简单预处理,将图像转为一维数组, # 也可不指定input_shape,则权重会在有数据输入时才初始化 ...
win10下 Anaconda +Keras 1.安装anaconda,然后打开 Anaconda Prompt: 2.创建一个虚拟环境,输入命令:conda create –name myvenv Proceed(y/n):y 3.输入activate myvenv,启动虚拟环境 3.安装对应的包命令如下: conda install theano conda install mingw libpython pip instal......
keras安装 进入cmd运行pip install keras。 在pycharm中以gpu方式编译运行tensorflow+keras代码 1、第一种方法是在源代码中添加下列两行代码,指定要使用的gpu。 import os # 指定使用0,1,2三块卡 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2"