时间:2021-05-22
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。
Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2] 。
tensorflow -gpu安装
首先,安装Anoconda
1. 官网下载点我:
2.安装
点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装。
如图,打上勾之后,一路next
3.打开终端
1)输入conda –version 查看版本
2)配置Python环境
我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择
conda create –n tensorflow python=3.5
3)激活python环境:activate tensorflow
你可以退出当前环境:deactivate tensorflow
划重点了:安装tensorflow
**传统的方法就是用pip 安装,导致后面还要下载英伟达的cuda支持以及cdnn库**
**我在这里介绍一种简单的方法,不依靠pip**
在终端中输入
conda install tensorflow-gpu
2.看包中内容
如图,cuda 9.0和cdnn 7.1.4已经自动安装了不用再自己下载
3.安装完之后
打开Anaconda Prompt 测试成功
总结
以上所述是小编给大家介绍的tensorflow -gpu安装 ,最简单的途径(不用自己装cuda,cdnn),希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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TensorFlow-gpu1.安装Anaconda进入官网(https://putingToolkit\CUDA\v(version)\bin中9.安装完成O
记录一下安装win10+GeForceGTX1060+CUDA9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu1.12.0+python3.5.5之前已经
总体顺序确定需要安装的tensorflow-gpu版本,点击这里拉到最下方,一般是cuda10和cudnn7.4,以及对应的nvidia驱动,cuda,cudn
安装cuda更新nvidia驱动打开GeForceGameReadyDriver或在GeForceExperience中下载符合自己gpu的程序。选择cuda打
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性