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...
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,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...
使用下面指令安装tensorflow时显示"Solving environment :failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve." $ 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 $ p...
若你安装的tensorflow是2.4.1 pip install--ignore-installed--upgrade tensorflow-gpu 中间缺什么安装什么 验证 import tensorflowastfimport timeit withtf.device('/cpu:0'): cpu_a =tf.random.normal([10000,1000]) cpu_b =tf.random.normal([1000,2000])print(cpu_a.device, cpu_b.device) ...
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...
# 指定具体的Python 版的Anaconda: conda create --name tf_gpu_env python=3.9 anaconda tensorflow-gpu 四、测试安装的tensorflow是否可用gpu: 使用如下代码即可实现测试tensorflow-gpu是否安装成功: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() ...
TensorFlow版本: Linux GPU:Python 3.5(build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错。 二、软件下载: 1、Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop 2、CUDA Toolkit 8.0 GA1(Sept 2016) 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
(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 ...