cmd /c "C:\Users\steven.hu01\Anaconda3\envs\tf2.5_GPU\python.exe E:/learning_AI/test_tensorflow_gpu_microsoft/test_microsoft_tensorflow_gpu.py" 1. Linux版本TensorFlow-GPU版本安装 我们可以在Linux上安装CPU和GPU版本。这里就演示安装GPU版本。 1、要求 python版本要求:Python 3.6–3.8 Ubuntu 16.04或...
1. 创建虚拟环境(Python 3.7) 创建名为"MLgpu"的新环境,并指定使用Python 3.7版本 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 conda create -n MLgpu python=3.7 激活虚拟环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 conda activate MLgpu 2. 安装tensorflow-gpu ...
我们从tensorflow官方文档可知,在安装tensorflow-gpu版本之前需要安装以下软件: 首先需要安装CUDA Toolkit。从tensorflow官方文档可知,tensorflow-gpu-2.5.0 需要的cuda toolkit最低版本是11.2,python版本不能低于3.6. 点击链接进入下载页面,按照自己的系统下载对应版本,以笔者为例,选取的是11.2.2版本。 下载完成后开始安装。
2、检查自己电脑可支持的最高cuda版本 打开Nvidia显卡控制面板,点开左下角的系统信息,点击组件。如下图所示: 一般安装的cuda工具低于等于自己驱动的版本就可以了。如果自己驱动版本太低,可以去官网下载新版的驱动装一下。(tensorflow-gpu版本2.0最低也要cuda版本10) 二、安装步骤 1、Python环境 省略 2、TensorFlow-...
pytorch/tensorflow（python深度学习相关的工具库）二、安装前的准备 CPU版本，无需额外准备，CPU版本一般...
测试Tensorflow是否安装成功,在Python IDLE就行: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 显示True,说明gpu版本已经安装成功: 补充:关于添加环境变量 右键此电脑——属性——高级系统设置——环境变量,就能打开环境变量窗口; 然后在系统变量下,找到Path,双击就能打开编辑环境变量窗口; ...
进入Python环境,打开IPython交互命令终端,导入TensorFlow库:import tensorflow as tf。如果没有出现错误信息,输入以下命令检查TensorFlow是否能够使用GPU:tf.test.is_gpu_available()。如果返回True,则表示TensorFlow的GPU版本安装成功。否则,需要重新检查CUDA和cuDNN的安装以及环境变量的配置。注意检查返回的错误信息,重点检查...
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-GPU文件:将下载的二进制文件解压到您选择的目录中。 安装NVIDIA...
首先检查是否安装 Python 3.6-3.8 的版本,如果没有安装就去安装,如果已经安装跳到第 2 步; 创建两个虚拟环境,一个用于 PyTorch,一个用于 TensorFlow,具体教程参考一下我的这一篇历史文章:python虚拟环境; 进入对应的虚拟环境使用对应的安装命令安装对应的框架,下面给出安装两个框架对应的命令。