博主由于毕设原因，要做机器学习相关的东西，导致需要安装tensorflow和keras，这里推荐大家安装GPU版本的。一，安装anaconda 首先是需要配置环境，环境上安装anaconda3，各位下载的时候，请注意不要安装最新的，因为最新的anconda里面python是3.7的，而python3.7支持的tensorflow版本比较高。我个人选
在实际项目部署过程中，会需要tensorflow c或者c++版本， 网上一通查，说自己编译会各种坑，投机取巧。。在拿到别人编译好的c和c++版本调用报错后，开始痛定思痛，躲不过的坑 自己来趟好了。。先说下电脑环境：1.linux18.042.cuda 10.03.cudnn 7.6.54. make 4.15. protobuf 3.7############环境安装#############怕
版本CUDA、cuDNN 和 tensorflow-gpu 版本的推荐配置：configure page 查看自己的 CUDA 和 cudnn 的版本：1）直接用 nvcc --version 查看： 2）CUDA 一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了 CUDA 的版本信息，执行语句：cat /usr/local/cuda/ve
medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安装配置cudn和cudnn版本对应关系需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配，还需要查看下自己GPU的驱动版本，如果不匹配会出现很多问题。
cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow2.5.0环境配置首先查看自己电脑是否为英伟达显卡，如果是则往下进行，查看tensorflow与cuda，cudnn对应版本，网址这里，1. 下载cuda 网址这里，找历史版本11.2，因为我电脑是3060TI，所以选择了11版本的cuda，cuda版本要低等于cuda驱动的版本。 然后双击安装，点击自定义安装，如下图 因为驱动版本与cuda
首先确定想要安装的TensorFlow版本，须知TensorFlow与cuda版本具有对应关系，可以在这里查看从源代码构建 | TensorFlow (google.cn)https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu我用的是CUDA11.2+TensorFlow2.6那么我们正式开始安装过程：1、 下载安装cuda进入NVI
写在开头：一、相信自己，不要放弃，遇到问题解决问题。二、看过网上挺多帖子，我发现核心问题就是CUDA、CUDNN和tensorflow-gpu的版本对应问题。自己尝试搭配没有成功，问题百出，不如走走别人成功的路。我最后成功的版本对应是cuda_9.0.176+cudnn_7.4.1.5+tensorflow-gpu==1.12.0。(1)cuda的安装安装时选择自定义安装，下图三个选项中，只勾选第
TensorFlow-GPU-2.4.1与CUDA安装教程前言安装前须知NV显卡CUDA版本以TensorFlow-GPU版本为主小结CUDA安装配置环境变量多版本CUDA共存问题CUDA验证验证bandwidthTest和deviceQueryCUDNN安装安装tensorflow-gpu2.4.1完整测试TensorFlow-GPU的可用性一些测试出现的问题解决无法定位程序输入点OPENSS
文章目录前言准备--> 全过程会很久，做好心理准备--> Tools：环境配置1. Anaconda32. Visual Studio 20193. CUDA10.1----> 安装：---> 测试4. tensorflow2.05. tbb (Threading Building Blocks)6. cmake167. opencv4.2.0（with_cuda）--&
medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安装配置cudn和cudnn版本对应关系需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配，还需要查看下自己GPU的驱动版本，如果不匹配会出现很多问题。
Windows下Anaconda配置Tensorflow2.3.0+CUDA10.11. 安装Anaconda2. conda创建环境3. pip安装Tensorflow4. 安装CUDA cuDNN1. 准备工作，移除NVIDIA之前的安装2.安装CUDA3. 安装对应版本的cuDNN5. 测试 1. 安装AnacondaAnaconda是一个包管理器，在每个版本之间建立了隔离，可以方便的管理
文章目录零 基本概念一 安装cuda二 cudnn配置三 安装anaconda四 安装tensorflow五 安装PyCharm相关链接 版本号说明：tensorflow 2.0.0 gpu版本，cuda 10.0，对应的cudnn版本 对应版本号可在 相关链接中查询零 基本概念**CUDA：**用于GPU编程的语言，跑TensorFlow的时候用了GPU，TensorFlow里面很多函数（或
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系 概述，需要注意以下几个问题：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只
安装CUDA和CUDNN开始我说明一下为什么我要选择CUDA10.0，因为我要使用tensorflow2.0 gpu版本，大家可以上网去查看自己要下载的tensorflow版本所对应的CUDA和CUDNN的版本 前面我们已经对Anaconda软件进行了安装，所以现在我们进行CUDA和cudnn的配置安装，首先对自己的电脑的CUDA版本查看，如果满足安装2.0gpu 要求的话，下面的步骤可以直接跳过
VersionPython versionCompilerBuild tools tensorflow-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tenso
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2021-04-07 20:58:00
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写在前面：服务器上的环境的cuda、显卡驱动版本都是偏高的。但该项目中，对于 tf_ops的编译环境，要求tensorflow的版本在1.13及1.13以下，会比较容易编译，1.14以上，看网上讲述的需要修改些设置。 本着尽快编译通过进行测试的原则，环境最终选择了tensorflow-gpu==1.13、cuda10.0。 就在自己本地安装了个双系统，在ubuntu上配置该工程，并且一遍过，在这里
目前，由于3060显卡驱动版本默认>11.0，因此，其不能使用tensorflow1版本的任何接口，所以学习在tf2版本下的深度学习目标检测是很有必要的，而且此配置过程同样适用于任何30系显卡配置tf2环境。一般配置Anaconda比较简单，这里便跳过，选用的anaconda版本为Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64，可以在清华镜像官网上下载。1，配置安装cond
本文记录了tensorflow安装过程（2021.7.20）首先确认电脑装有vs，anaconda3。具体安装步骤：我把tensorflow的安装分为5步：1、查看想要装的tensorflow版本以及与之对应的CUDA版本和cudnn版本2、安装CUDA3、安装cudnn4、配置环境变量5、创建虚拟环境，安装tensorflow之后是总结，本文使用的网站和指令的汇总，以及后续的安装具体安装步骤1、
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发，是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如，如果您使用到了Google照片或Google语音搜索，那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作，在感知任务方面功能
