需要注意的是,通过anaconda建立的独立环境一般都在安装分区的user目录下,例如我的独立环境的位置如下E:\Users\Administrator\anaconda3\envs\keras_learn5。 (3)判断是否存在GPU 通过以下代码,可以判断CPUtensorflow是否成功导入。 importtensorflowastfprint(tf.config.list_physical_devices('GPU'))print(tf.__version_...
pip install--upgrade tensorflow-gpu(不指定默认安装最新版本,也可以指定安装版本) (2)离线安装 进入清华镜像下载页面,下载对应版本(tensorflow2相比tensorflow1有很大的变化,很多包名称及用法都不同,如果是想跑别人以前的代码,这里建议下载1就可以了): https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorf...
有时候重启后又找不到GPU。此时不要慌,用pip install依次重新安装CUDA和cuDNN,再重装tensorflow即可。 anaconda下安装PyTorch,只需要根据自己的配置,选好conda install的内容即可: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia 但安装后可能报错: PyTorch Error loading "\lib...
运行Pip install tensorflow-gpu==2.10 或pip install tensorflow-gpu==2.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 目前windows下gpu版本最新版本是2.10 (补充,本内容为依据网上资料的简易安装方法,感觉应该很有意义,但是可能是防火墙的原因实际测试不能用,仅供参考。打开Anaconda Prompt运行 conda install cud...
一、安装Anaconda 文章结构: Anaconda 下载安装地址:https://www.anaconda.com/download/ 安装完毕: 二、安装tensorflow(gpu版本) 1、查看电脑显卡配置 在安装前,首先确定你的电脑支不支持gpu,查看一下显卡配置: 注意:安装gpu版本的话需要提前安装cuda ,cudnn,而且cuda,cudnn,python,都要预先和TensorFlow匹配,这点...
安装GPU 驱动 安装TensorFlow(CPU 和 GPU) 安装PyTorch(CPU 和 GPU) 验证安装情况 我的个人经验和替代方法 硬件和软件的最低要求 如果你要按照本指南操作并且计划使用 GPU,你必须使用英伟达 GPU。 开发深度学习应用涉及到训练神经网络,这自然需要执行大量...
这个文件名tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl是一个用于安装 TensorFlow 的 Python wheel 包。表示这是一个用于 64 位 Windows 系统的、适用于 Python 3.9 的、支持 GPU 的 TensorFlow 2.6.0 版本的安装包。 还是在 pip 安装这一节也提到了使用 conda 安装,网址是:https://docs.anaconda.com...
pipinstalltensorflow_datasets==4.4.* 感谢Laubeee提出解决办法 参考 TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-wsl2Anaconda 官网:https://www.anaconda.com/downloadCUDA Toolkit 官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit:https://github.com/tensorflow/datasets/issues/4858#issue...
TensorFlow 或者 TensorFlow-gpu 首先安装Anaconda3 我们从官网下载(https://www.anaconda.com/download/#windows),也可以使用我上传百度网盘的版本,链接:https://pan.baidu.com/s/1dGEC57z 密码:2om4,使用Linux的小伙伴可以同样下载Linux版本的Anaconda,之后我会再做补充的。
1.Anaconda创建tensorflow gpu环境 conda create -n tf2-gpu1 python=3.7 2.查看NVIDIA驱动版本 右键->NVIDIA控制器 我电脑最新刚买的,可以看到对应的NVIDIA驱动版本是11.4。 3.准备各版本 CUDA Toolkit 11.4.0、cuDNN v8.2.x tensorflow-gpu:2.7.0(最新版)、Anaconda:最新版 ...