不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
方法一:使用pip命令查看 打开终端或命令提示符(Windows系统可使用cmd)。 输入以下命令: pip show tensorflow执行后,系统将显示TensorFlow的详细信息,包括版本号和安装路径。 方法二:使用Python代码查看 打开Python解释器或创建一个Python脚本。 输入以下代码: import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 打印Ten...
在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
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 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA...
pip install tensorflow-gpu==1.15.0 1. 7、安装成功进行测试 这里还是可以采用三种方法进行测试,测试方法见anaconda安装tensorflow的第四点:安装成功后进行测试(三种方法) 完成后我们可以查看安装的版本 conda list 1. 重新进行测试 import tensorflow as tf ...
一、寻找所需版本 首先去官网找到你所需要的tensorflow版本,这里以GPU的tensorflow2.11.0为例子。(当然CPU更为简单,就几条命令就好了) 官网链接如下: https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 这里有个细节,在官网中浏览时要切换成英文模式,中文模式下很多版本信息还没有更新过来。
在编程世界中,了解已安装的Python和TensorFlow的版本是非常重要的。Python是一种广泛使用的编程语言,用于各种应用开发,而TensorFlow是一个强大的机器学习库,用于深度学习和人工智能研究。知道这些版本的详细信息可以帮助你确保你的代码运行在正确版本的的环境中,避免潜在的兼容性问题。一、查看已安装的Python版本查看已安装...
本文介绍如何使用pip查看tensorflow的版本号,请查看如下步骤。本文使用的windows10系统,如为linux系统也是同样用pip命令查看。 工具/原料 window10 python3.7 (其他python也可以) 方法/步骤 1 通过快捷键 windows键 + R,打开运行框,输入“cmd”命令,打开命令行窗口 ...
在tensorflow官方网站查看最新版本:可以在tensorflow官方网站上查看最新发布的tensorflow版本,网址为:https://www.tensorflow.org 在github上查看tensorflow的发布版本:可以在tensorflow的github仓库上查看最新发布的tensorflow版本,网址为:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 使用pip查看tensorflow版本:在命令行窗口...