先使用,命令: activate tensorflow 进入以下界面 之后使用 pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华的镜像来安装GPU 2.4.0版本的tensorflow,需要什么版本自行进行更改。 就可以很顺利的安装完成,tensorflow的版本和python版本的对应关系参考https://tensorflow.google....
安装了 Anaconda,下一步决定是否安装 TensorFlow CPU 版本或 GPU 版本。几乎所有计算机都支持 TensorFlow CPU 版本,而 GPU 版本则要求计算机有一个 CUDA compute capability 3.0 及以上的 NVDIA GPU 显卡(对于台式机而言最低配置为 NVDIA GTX 650)。 CPU 与 GPU 的对比:中央处理器(CPU)由对顺序串行处理优化的内核...
版本装错了,之前是TensorFlow 1.13.0 + cuda 8.0 + cuDNN5.1,,改成TensorFlow 1.12.0就好了 参考文献: 【1】Tensorflow利用GPU训练注意事项 【2】GPU上的张量流:没有已知设备,尽管cuda的deviceQuery返回“PASS”结果 【3】tensorflow 使用CPU而不使用GPU的问题解决【暂时还没遇到】 【4】Windows环境下安装TensorFl...
要检测安装的TensorFlow是否成功调用了GPU,我们可以进行以下步骤: 检查GPU设备的可用性:在安装TensorFlow后,我们可以通过运行nvidia-smi命令来检查GPU设备的状态。这个命令会列出所有可用的GPU设备及其状态。 创建TensorFlow会话:在Python环境下,我们可以使用tf.Session()函数创建一个TensorFlow会话(注意:在TensorFlow 2.x中,...
C#&LabVIEW卷积神经网络Yolov3+Tensorflow深度学习简明教程 5.0共44个课时·1146人已学习 ￥699.00原价￥858.00 专栏课程 导学 5.01146人已学习 ￥20.00 1.为什么要学习深度学习?传统视觉与人工智能AI深度学习的区别 5.01146人已学习 ￥20.00 2.什么是卷积神经网络?
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[...
测试tesnorflow gpu是否安装成功 如何检验tensorflow安装成功, 昨天安装TensorFlow踩坑无数,下面这篇博主的文章可以解决百分之七十的问题,借鉴了还是踩坑了几个问题,下面总结一下经验。安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试进入到windows中的命令模式:(1)检
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安装TensorFlow pip install tensorflow-gpu==2.1.2 1. 一连串的下载安装信息滑过命令行之后,就算安装完了。 校验是否安装成功 继续命令行输入python 进入解释器 输入两行: import tensorflow as tf tf.__version__ 1. 2. 如果打印出版本号'2.1.2' 则安装成功。