在当今的深度学习领域,TensorFlow和TensorFlow-GPU是两个备受欢迎的库,它们都提供了强大的工具来构建和训练神经网络。然而,尽管两者有许多相似之处,但也存在一些重要的区别。特别是在百度智能云文心快码(Comate,链接:https://comate.baidu.com/zh)这样的高效代码生成工具的辅助下,了解这些差异对于选择合适的深度学习库...
（1）查看电脑的显卡：右键此电脑→右键选管理→设备管理器→显示适配器 （2）查看该显卡的驱动程序：...
tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 1. 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显...
TensorFlow是一个开源的深度学习框架,可以在CPU和GPU上运行。而TensorFlow-GPU则是专门针对GPU进行了优化的版本,可以更好地利用GPU的并行计算能力,从而加速模型训练和推断过程。 总的来说,TensorFlow-GPU相对于TensorFlow来说,能够更快地处理大规模的深度学习模型,同时也能够更有效地利用GPU的性能。因此,如果你有GPU可以...
以下步骤建立在已有anaconda的基础上,想看问题解决的可以直接跳到文章尾Tensorflow-cpu版本1.打开命令行窗口 2.输入如下命令创建独立环境 conda create -n tensorflow2.14.0 python==3.11其中tensorflow2.14.0是…
关于anaconda方式安装tensorflow(cpu版本)之前已经有博客写过了。这一次更新一下anaconda方式安装tensorflow(gpu版本),他们的区别在于TensorFlow-gpu版对安装的要求要高些,需要NVIDIA的驱动及CUDA工具支持。 1、关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解 关于这一块,我刚刚入门,就直接引入了别人写好的理解关于CPU、GPU、CUDA、cu...
tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip in
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 下面提供python的第三方包国内镜像
TensorFlow version: tensorflow-gpu 1.13.1 Step1: 检查硬件 硬件要求:NVIDIA® GPU card with CUDA® Compute Capability 3.5 or higher. 1. 确认电脑配备GPU 打开 设备管理器 (Device Manager) 展开 显示适配器 (Display adapters) 确认及查看 GPU型号 (我的是NVIDIA GeForce 930M) ...
最近开始学机器学习,折腾了下 Tensorflow 的安装方式,发现安装的时候还是有许多坑的,不同的方法也有许多优劣,在此做个笔记给大家分享一下。 首先,Tensorflow 官方提供了安装文档:https://www.tensorflow.org/install,不过里面只讲了 pip 安装和 Docker,本文会提到更多安装方法,可以看具体情况选择。