安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,该安装教程选择的软件版本信息为:ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5 更多版本适配信息可参考官网:https://tensorflow.google.cn...
首先，建议大家按照Anaconda环境及Python语言在Win10中下载与安装的方法提及的内容，首先配置好Anaconda环境；其次，如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库，那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作——我这里就直接在默认的环境，也就是base环境中加以配置了。关于Anaconda创建虚拟环境，大家可以参考Anaconda创建...
pip3install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 5.安装Tensorflow 通过tensorflow查看GPU信息 from tensorflow.python.clientimport device_libprint(device_lib.list_local_devices()) 若你安装的tensorflow是2.4.1 pip instal...
pip install--ignore-installed--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl 下面的命令为Python3.5安装TensorFlow的 GPU版本: 1 pip install--ignore-installed--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1...
首先,我们介绍一下CPU版本的tensorflow库的配置方法。 配置CPU版本的tensorflow库可以说是非常简单。首先,建议大家按照Anaconda环境及Python语言在Win10中下载与安装的方法提及的内容,首先配置好Anaconda环境;其次,如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库,那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作——我这里就直接在...
$ conda install tensorflow==2.6.0 换成pip install -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.8.0 安装成功后,导入tensorflow出现: 根据提示,执行下面的pip安装命令 $ pip install protobuf==(~)3.19.0 最后执行下面的命令,输出为True ...
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 在文章部署支持CPU与GPU计算的tensorflow:Anaconda环境以及配置GPU版本tensorflow库:Anaconda环境中,我们已经介绍了Windows平台下,配置CPU、GPU版本的tensorflow库的方法;而在本文中,我们就介绍一下...
(2)安装Tensorflow(Nvidia GPU版) 1)前置准备 查看自己的显卡型号 到NVIDIA 官网下载相对应的显卡驱动 禁用nouveau 安装lightdm 安装gcc & make 安装NVIDIA 驱动 安装完毕 2)安装 二、 Anaconda 配置 (代替系统 Python) 1. 安装 Anaconda 2. 安装 Tensorflow ...
(1)安装Anaconda,创建虚拟环境,虚拟环境中安装 Python 科学套件(Numpy 和 SciPy)、基础线性代数子程序(BLAS)库 (2)安装Pytorch。 (3)安装CUDA和cuDNN。 (4)最后简单安装tensorFlow,大功告成!检验通过即可开启深度学习之旅!!! 1.安装Anaconda,创建虚拟环境,虚拟环境中安装 Python 科学套件(Numpy 和 SciPy)、基础...