PYTHON tensorflow调用GPU pycharm tensorflow-gpu 1 版本兼容性问题 在pycharm环境下使用tensorflow-gpu,主要是要安装四个文件,python、tensorflow-gpu、cuda和cudann。一般而言,不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本,具体的对照关系如下: 如下链接对应了官方的版本要求说明: h...
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" 1. 2. 3. 2、第二种是通过编辑配置来实现。 3、CUDA_VISIBLE_DEVIC...
4.在pycharm中配置环境 打开pycharm 选择add 选取Anaconda3---envs—tensoflow(自己取的环境变量名)—python.exe接着Conda Envirment中,也是在红框位置选取:Anaconda3---envs—tensoflow(自己取的环境变量名)—python.exe就完成了在pycharm中的配置 在pycharm中建立文件输入 代码语言:javascript 复制 importtensorf...
miniconda+tensorflow-gpu+pycharm的安装及配置 miniconda的安装及配置 1.下载miniconda 链接:miniconda下载链接 2.点击next 3.点击I Agree 4.点击next 5.自己调整安装路径 6.==两个都要勾选== 7.最后点击Finish tensorflow-gpu版本的下载 ==下载gpu版本一定注意自己电脑是否有NVIDIA显卡，以及显卡驱动版本== 1....
Pycharm可以很轻易地装各种第三方库和深度学习框架。 在File->Setting->Project->Project Interpreter中,点击画红圈的地方“+”, 在上面输入tensorflow,选择tensorflow或者tensorflow-cpu都可以,然后右下角可以选择需要安装的版本,选好后,点击Install Package即可。然后再console看能否导入,注意这里需要新建一个console,不然...
三、pycharm导入独立环境 (1)建立工程及.py文件。 File->new project->Pure Python建立工程 File-》new-》python File建立gpu_test.py文件 (2)导入独立环境keras_learn5 在Setting => Project => Project Interpreter=>Addinterpreter,按照如下图所示的设置就可以导入前面建立的独立环境。需要注意的是,通过anaconda...
在Pycharm的终端用pip命令进行安装,鉴于直接安装可能会失败。这里直接用阿里云的镜像安装。同时指定2.2.0版本安装,高版本的有bug。 如: 所以安装2.2.0版本的 3、下载cuda工具并安装 点击这里下载 安装步骤: 点击下载下来的exe程序 一路点击下一步即可
pycharm有的老版本插件不太全(包括中文插件),所以直接建议直接到官网下载最新版,省心 下载安装后打开,选择新建项目,如图操作 点击下拉菜单,此时你的解释器那里应该是空的,如上图点3,按下图操作后就可以在上图位置选择解释器了 打开后,在项目路径里新建demo.py文件,输入: ...
首先在pycharm中将tensorflow包以及tensorflow-gpu包安装好。这个大家应该都清楚,如下图所示: 在pycharm中所使用到的环境 注意tensorflow和tensorflow-gpu不是包含关系,两个包都得有。 讲道理接下来就是安装好cuda和cudnn。就行了。 坑的地方来了…… 如上图所示,tensorflow的版本号为1.8.0 ,与其适配的是CUDA Tool...
本文将指导你如何在Ubuntu操作系统上,利用Conda管理Python环境,安装支持GPU加速的TensorFlow,并使用PyCharm作为集成开发环境(IDE),从而轻松开始你的深度学习之旅。 第一步:安装Ubuntu系统 假设你已经有了一台支持NVIDIA GPU的计算机,并已经安装了Ubuntu系统。Ubuntu以其强大的社区支持和稳定性,成为深度学习开发者的首选...