conda create -n tf2 python=3.6 创建一个环境,用来安装tensorflow2.1以及相关的python packages. tf2的配置目录是在anaconda3-envs,运行source activate tf2激活环境 conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6 conda installtensorflow-gpu==2.1 pip install tf-nightly-gpu pip install tf-nightly-gpu-2.1-preview ...
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 复制 tf version:2.0.0useGPUFalse 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con...
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...
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...
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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...
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这是使用GPU版本的必要条件。 安装Anaconda和TensorFlow 📦 在开始安装之前,先安装Anaconda。然后在Anaconda环境中安装TensorFlow 2.6。这里有个小技巧:使用官网安装源可能会很慢,甚至失败。根据网上的经验,清华的源效果一般,最好的是阿里源,其次是上海交大源。
双系统装显卡驱动,anaconda开两个虚拟环境分别装tf-gpu,torch-gpu,不同cuda版本下两个虚拟环境切换安装不同版本框架,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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