gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu版本,所以gpu 为False 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tf version:2.0.0useGPUFalse 1.2
安装tf2的cpu运行版本使用pip安装几个包即可,但是tf2-gpu需要一定的cuda等环境,所以这里使用anaconda来安装tf2-gpu的虚拟环境,简化安装过程。 安装anaconda和对应tf环境 下载Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh,下载地址为: repo.continuum.io/archi 需要将anaconda加入到环境变量中. 启动环境 source ~/.bashrc安装后重...
首先将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin路径下的: cudart64_102.dll文件复制一份,然后改一下名字:cudart64_101.dll(实话实说,涉及到改名的多半是cuda的版本和tf版本不一致导致的,但是我就想用cuda10.2+tf2.2.0的,tf官方建议cuda安装10.1,但是我知道这个的时候已经安装完了10.2,不...
如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu版本,所以gpu 为False tf version: 2.0.0use GPU False 1.2 TF2.0 GPU版本安装 GPU版本和CPU类似,但是会多一步对于GPU支持的安装。下面来一步步实现。安装之前确认你的电脑拥有Nvidia的GPU 1.2.0 新建TF2.0 GPU环境(使用conda 新建环境指令 pyth...
NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。 四、检验tensorflow-gpu安装成功 ...
说明我的版本是V10.2.89,因此要找与之对应的tensorflow-gpu: TensorFlow - FloydHub Documentationdocs.floydhub.com/guides/tensorflow/#tensorflow-21 因此安装gpu命令为: pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==2.2.0 成功安装后检验一下是不是gpu,建立一个.py文件,在该...
conda安装tf gpu Anaconda安装 脚本下载 Anaconda环境首先需要去官网去确认你要下载的版本,根据你的Ubuntu的环境。博主使用离线下载的方案,选择的是Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64. 也可以直接通过命令行下载: wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh...
安装和卸载python包:conda install numpy # conda uninstall numpy 查看已安装python列表:conda list -n env_name 知道这些指令就可以开始使用conda新建一个环境安装TF2.0了。 1.1 TF2.0 CPU版本安装 TF CPU安装比较简单,因为不需要配置GPU,所以windows ubuntu macOS安装方式都类似,缺点就是运行速度慢,但是用于日常学习...
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。 废话不多说现在正式开始教程。 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的tensorflow2.0。经过尝试只是最简单地安装方式,无需配置复杂...
进入到要使用的环境去使用pip安装应用:conda activate python37 进入后显示如下画面 相继使用以下命令安装tensorflow-gpu和tfagents,注意一定要打全版本号 pip install tensorflow-gpu==2.2.0 tfagents==0.4.0以上步骤完成后,您应该已经成功安装了TF_Agents和Tensorflow-GPU。您可以在Python环境中运行以下代码来验证安装...