TensorFlow 安装的前提是系统安装了 Python 2.5 或更高版本,教程中的例子是以 Python 3.5(Anaconda 3 版)为基础设计的。为了安装 TensorFlow,首先确保你已经安装了 Anaconda。可以从网址(https://www.continuum.io/downloads)中下载并安装适用于 Windows的 Anaconda。 安装完成后,可以在窗口中使用以下命令进行安装验证...
TensorFlow安装的包比较多,速度比较慢,建议提前将pip.ini、pycharm的更新仓库都改为国内镜像:(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)。 六、TensorFlow及GPU验证 在项目中创建一个测试文件test.py,以下几行代码即可。 import tensorflow as tf if tf.test.gpu_device_name(): print('Default GPU Device:...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp 验证cudnn是否安装成功: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”): 出现图中结果则证明安装成功。 到此我们要...
这种的话,你可以下载一个GeForce Experience,官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/,它会自动给你更新驱动,不过这东西它需要登录,首次登录要验证邮箱,验证邮件发过来呢又非常的慢,甚至出现一个周才到也是有可能的(别怀疑,我真的遇到过),so,可以选择手动下载安装驱动,在官网里也有,选择对应的信息就好了 第...
验证版本信息 # cmd 输入nvcc-V Tensorflow配置流程 Tensorflow gpu 2.4.0 安装 # cmd 输入 pip ...
验证 1、启动Anaconda Prompt 输入 1 conda env list 显示只有一个base或者root的环境。表示只有一个环境。 2、修改Anaconda的软件源 执行 1 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon...
在Windows上安装TensorFlow GPU版本需要遵循一系列步骤,包括确认系统和硬件兼容性、安装CUDA Toolkit和cuDNN库、创建Python虚拟环境、在虚拟环境中安装TensorFlow GPU版本,并验证安装是否成功。以下是详细的步骤: 1. 确认Windows系统版本和硬件兼容性 确保你的Windows系统版本支持CUDA Toolkit和TensorFlow GPU版本。 确认你的...
验证安装:安装完成后,在命令行中运行nvcc --version来验证 CUDA 是否已正确安装。 安装cuDNN:如果你计划使用 CUDA 进行深度学习,你可能还需要安装 NVIDIA 的 CUDA Deep Neural Network 库(cuDNN)。 获取cuDNN 访问NVIDIA cuDNN 页面: 前往 NVIDIA cuDNN 官方网站。
4.验证TensorFlow 2.0 安装成功 在命令行依次输入: python import tensorflow as tf tf.constant(1.)+tf.constant(1.) 或在PyCharm中.py文件中输入如下代码: import tensorflow as tf text = tf.constant("Hello TensorFlow 2.0") print(text) PyCharm运行结果: ...