进入tensorflow-cpu环境安装python依赖包 conda activate tensorflow-cpu 在tensorflow-cpu环境下使用pip工具软件安装numpy、matplotlib、pillow、pandas、scikit-learn。 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy ... 再安装tensorflow-cpu版本 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua...
图 1-1学习TensorFlow最佳配置环境 Anaconda可以创建基于Python的虚拟开发环境，它允许在同一机器上创建几个相互独立的Python开发环境，隔离不同项目所需的不同版本的工具包，有效防止版本的冲突。例如：我们可以在同一机器上创建基于TensorFlow-cpu和TensorFlow-gpu两个版本的TensorFlow开发学习环境，观察和研究CPU模式和GPU模...
我们把tensorflow-gpu安装到另外一个虚拟环境,这样做的好处是CPU版和GPU不互相影响。安装GPU版需要本地计算机配置支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所...
初始建立好的虚拟环境已经有pip工具了,接着还是按照最初的步骤安装Tensorflow。点击图1-10上绿色的“+”号键,表示新安装一个库或插件,然后在出现的搜索框中搜索tensorflow,找到后点击“Install Package”就好了,图1-11所示,而不需要你亲自码代码pip install tensorflow,真的是方面快捷。 图1-11 提示安装完成后,我...
安装tensorflow依赖 安装适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包。从 TensorFlow 2.1.0 版开始,此软件包需要 msvcp140_1.dll 文件(旧版可再发行软件包可能不提供此文件)。该可再发行软件包随附在 Visual Studio 2019 中,但可以单独安装: ...
一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应,有时候还需考虑 python版本和gcc版本,不过选择一个好的参考资料,按照教程一步一步来应该没问题。 目录: 1、对应关系列表 2、版本选择 3、Anaconda安装 4、CUDA和CUDNN下载 5、配置环境 ...
4. 修改环境变量 conda activate并没有进行CUDA_HOME的修改操作,所以需要手动修改: which nvcc >>>/home/ubuntu/miniconda3/envs/tensorflow 通过which nvcc找到Conda环境目录,在当前的terminal输入如下命令,指定cuda home,path,ld_library_path: exportCUDA_HOME=/home/ubuntu/miniconda3/envs/tensorflow# modfity ...
2、安装配置环境,网上大多都推荐MinGW-w64(附下载链接:https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/) 3、配置下列几个文件: launch.json tasks.json c_cpp_properties.json settings.json 4、完成配置,嗨起来 3 踩坑记录 3.1 MInGW-w64安装包问题 ...
conda create --name tensorflow python=3.5 然后输入activate tensorflow激活虚拟环境; 激活的标志是命令前会有(tensorlow)如下图所示: 在虚拟环境下下载安装tensorflow, 第5点:指定版本tensorflow安装 pip install tensorflow-gpu==1.8.0 -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ...