2020年Tensorflow2-GPU 完整安装过程总结Tensorflow2.1将是最后一个支持python2的版本。tensorflow2.1增加了对TPU的支持，同时tf.keras和tf.data这两个常用的API也得到了很多新的更新。Tensorflow2.1的cuda版本为10.1，cuDNN版本为7.6.Windows 和 Linux 系统的 TensorFlow pip 版本默认
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2024-07-07 01:44:52
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感谢 （ubuntu安装显卡驱动的三种方法） 1、首先查看显卡型号 inxi -G这安装好显卡驱动的画面（刚拿到电脑就开始装显卡驱动，整了2天才知道，显卡没装好）。 2、禁用nouveau ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau，不然会碰到冲突的问题，导致无法安装nvidia显卡驱动。编辑文件blacklist
前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？ 打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。 环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0 cuDNN：7.1.4 我们来用最简单的方法安装，首先Pyt
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2024-08-22 07:32:56
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安装关键 对应的python版本+对应的 tensorflow-gpu版本 + 对应的NVIDIA显卡版本 + 对应的CUDA版本 + 对应的cuDNN版本 安装总结 以2019.4.15为基准，本人安装的版本如下： 最新的tensorflow-gpu-1.13.
文章目录win10安装tensorflow(gpu版本）1、 安装CUDA2、安装cuDNN3、下载并安装Anaconda4、安装tensorflow5、测试是否安装成功6、安装过程出现的问题 win10安装tensorflow(gpu版本）1、 安装CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我这边选择的是10.0版本，
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2024-05-06 15:05:58
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windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速
0. 环境
OS：Windows 10，64 bit；
显卡：NVIDIA GeForce GTX 1050Ti，显卡查看方法：计算机【设备管理器】⇒ 【显示适配器】
Python 的版本，注意只能为 3.5，并非越高越好；
CUDA，8.0；
keras 可以以 TensorFlow
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2017-02-10 10:33:00
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建议可以使用anaconda创建专门的虚拟环境来安装TensorFlow，因为如果你之后继续在此环境下安装如tensorflow-federated（联邦机器学习）的话就会出问题。1 版本准备注意四个版本是一一对应的，可能改变任何一个的版本都会导致不能运行 python版本3.7.6 tensorflow-gpu版本2.0.1 CUDA版本10.0 cuDNN版本7.6.52 TensorFlow
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2024-03-26 14:39:35
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自己的小本本，之前预装有的pycharm+win10+anaconda3+python3的环境 2019/3/24重新安装发现：目前CUDA10.1安装不了tensorflow1.13，把CUDA改为10.0即可（记得对应的cudann呀） 如果刚入坑，建议先用tensorflw学会先跑几个demo，等什么时候接受不了cpu这乌龟般的速度之时，就要开始尝试让gpu来跑了。 cpu跑tensorfl
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2024-04-19 12:45:21
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安装说明版本：GPU版本、CPU版本。如果硬件支持，推荐安装GPU版本。安装方式：pip方式、Anaconda方式。本文教程采用Anaconda方式。Tips:1.查找需要安装的TensorFlow版本支持的python版本，目前在Windows上支持python3.6x。2.如果安装GPU版本，需要安装对应版本的CUDA和CUDNN。安装环境1.Anaconda下载安装下载地址：https://
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2024-04-23 10:10:19
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1、检查并安装VS环境 安装GPU版本的TensorFlow，首先需要检查VS环境，如果没有需要安装，但是VS全部安装会占内存，因此可以去下载地址 对应下载安装vc_redist2015.x64.exe 和vc_
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2024-03-29 15:01:05
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如果您只希望简单一点的安装Tensorflow，那么可以安装CPU版本的这个安装起来很简单，在Anaconda里边输入conda install tensorflow即可如果是安装gpu版本的（这个版本复杂一点，但是很快，比CPU版本的运算速度快1.5倍）1.准备资源：首先下载各种用于图计算的python库比如：numpy，script，script-learn等下载网址：https://www.
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2024-04-17 12:07:50
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系统：win10版本：anaconda3（内置python3.7版）+ tensorflow2.0.0一、安装anaconda31、直接官网https://www.anaconda.com/download/安装内置python3.7的Anaconda，安装点next到底就行。 注意此处两项都要勾选。（第一项是将anaconda路径自动配置为环境变量）2、安装好后进行环境变量的测试从开
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2024-04-07 08:13:39
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安装关键 对应的python版本+对应的 tensorflow-gpu版本 + 对应的NVIDIA显卡版本 + 对应的CUDA版本 + 对应的cuDNN版本 安装总结 以2019.4.15为基准，本人安装的版本如下： 最新的tensorflow-gpu-1.13.1+最新的python3.7.3+笔
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2019-04-19 05:57:00
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背景笔者的笔记本显卡是1060。原料 Win10上搭建TensorFlow的开发环境需要至少需要安装3个软件，分别为：1.python，2.CUDA和CuDNN，3.TensorFlow（GPU版）。安装前一定要确认好每个软件的版本是否相互支持。 1. Python 相比于作为一个过渡版本的Python 2.6，笔者选择的是Python 3.6。在安装时，选择了Anaconda（一个开
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2024-08-25 17:46:10
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Anaconda Tensorflow GPU 版本的安装问题尝试一由于之前pip指令默认安装在系统自带python里，所以就不能使用pip安装tensorflow。故转而求其次，利用conda指令安装CPU版本的tensorflow。步骤如下：1. 首先在终端执行： anaconda search -t conda tensorflow此指令会查询conda环境中有哪些tensorflow安装包
前置准备查看GPU型号电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器 如下图： 如果不是英伟达显卡，那么不用往下看了，GAMEOVER！ 查看CUDA算力gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持，并且计算能力最低为3.5以上。查看地址在这里：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus这个
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2024-05-19 09:32:42
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Tensorflow gpu版安装教程 吐槽：中间的坑实在太多，安装过程整整花了我一天的时间。。。所以打算写这个教程来做个总结，希望后面安装的人能少踩一些坑。当然过程中你可能还会遇到其他问题，一般百度一下都能找到解决方案。1 用pip安装tensorflow-gpu（注意版本！！！） 如果你还没有安装pip，那就自行百度一下吧，我也是百度装好的，现在已经忘了。 由于国外的镜像下载非常慢，装
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2024-04-30 17:08:15
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要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的T ...
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2021-08-11 23:24:00
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写在前面写这篇文章主要是为了整理一下之前配置环境埋下的坑，以及加深一下印象，为了以后当需要更改环境时，能够更快地配置好；或者当环境出问题的时候，更快地定位出问题。1.anaonda 配置tensorflow环境(2.x) conda创建一个虚拟环境conda create -n py37 python=3.72.激活环境`conda activate py37`3.安装tensorflow-gpu
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2024-03-24 08:38:15
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前言：安装这个东西，折腾了大半天,查阅了很多资料。但最终还是安装成功了，并记录下来。希望给大家一些借鉴，顺利完成安装。整个安装过程需要很强的版本控制。显卡驱动==>CUDA<==>cuDAA<==>tensorflow_gpu==>keras 1、我安装的版本为（自测可用）：python:3.6.6tensorflow_gpu:2.1.0CUDA:10.1cuD
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2024-03-29 15:13:18
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