1.2.2.2若无gpu,安装cpu版 打开Anaconda Prompt 执行以下命令: Pip install tensorflow 或pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 目前windows下最新版本是2.13 2.测试tensorflow gpu性能: 2.1 import tensorflow as tf import timeit # 使用cpu运算 def cpu_run(): with tf.device...
tensorflow-gpu 1.11.0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1.12.0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1.13.1 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1.14.0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1.15.0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 2.0.0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-...
import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available() 完蛋,应该就是之前修改GPU的工作模式为WDDM导致的(切换到WDDM模式,Tesla M4可以用于本地显示输出了!)。 这下好了,遗留两个问题 ,一是pip安装的下载速度太慢 ,二是要修改GPU的工作模式为TCC,或者说是不修改工作模式为WDDM,我们下次再试一下。 长按二维码 关...
安装之后,在新建tensorflow环境。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 新建好环境之后激活activate tensorflow-gpu,在环境里利用pip安装 pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu 测试安装成功的小例子: python //进入python命令模式 importtensorflow as tf hello=tf.constant("Hello,tensorflow!
在conda环境中安装PyTorch-gpu。输入以下命令:conda install pytorch-gpu -c pytorch这将自动为您安装PyTorch-gpu,并配置CUDA和cuDNN。测试代码为了验证安装是否成功,您可以运行以下简单的测试代码:Tensorflow-gpu测试代码:import tensorflow as tfprint(tf.version)print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([10, 3])))...
windows安装tensorflow-gpu的坑实在是太太太多了,这里的坑更多的是版本号的问题,希望你在安装之前首先搞清版本对应,不要上来就安装,否则后边就是无尽的踩坑。 笔者的显卡为GeForce GTX 1050Ti,是可以用tensorflow-gpu版本的,如果你用AMD显卡那可以不用看了。本文也主要针对gpu版本的tensorflow讲述。
如果打开了,就是tensorflow可以使用GPU 好,按顺序说下如何在windows下安装tensorflow-gpu 硬件环境准备。 1,划重点:只能用cuda tool kit11.1 在查了官方说明后,在windows10/11上要安装tensorflow-gpu只能用cuda tool kit11.1,更高版本不再支持,如果你一定要装更高版本的只能在wsl2安装。
手动添加 “C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v8.0\bin”到Path里面。7.安装TensorFlow的GPU版本 打开cmd，输入“pip3 install tensorflow-gpu”我因为已经安装过了，所以显示已经安装。此处要注意三点：要用pip3而不是pip 要安装tensorflow-gpu，而不是tensorflow 如果安装失败，很有可能你的Python版本不...
从0到1安装Tensorflow GPU版本 Windows版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要求 2、步骤 1)下载并安装显卡驱动 2)下载并安装Microsoft Visual Studio 3)下载并安装NVIDIA CUDA Toolkit 4)下载cuDNN,并解压缩,复制 5)修改环境变量 6)安装Anaconda 7)安装tensorflow-GPU版本 3、测试 Linux版本TensorFlow-GPU版本安装 1、要...
首先导入tensorflow: import tensorflow as tf 接着每次输入一行代码,并回车,你应该可以看到下图中表明你的GPU已经开始工作啦~ a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') c...