安装步骤1.确认自己的显卡支持CUDA2.下载并安装 Visual Studio3.下载并安装Anaconda4.下载并安装CUDA5.下载并安装cudnn6.下载和安装Tensorflow 本人本是电脑小白一枚，因为用深度学习处理图像需要用到GPU版本的tensorflow，无奈看遍全网安装教程，踩遍所有会踩的坑，故在此写下一些安装注意事项（辛酸史），方便遇到和我一样问题的朋友解决问题（其实
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2024-05-10 12:11:12
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首先说一下我的电脑环境：windows10，python3.7.4。安装步骤：以管理员身份打开anaconda prompt，conda install protobuf
pip install tensorflow-gpu==2.0.0安装好tensorflow-gpu 2.0之后，我依次输入 python，import tensorflow as tf，看到下图的报错不过不用慌，我
现在tensorflow2.0也已经问世了，自然忍不住会想要安装一下，将安装过程记录如下：一、创建虚拟环境虚拟环境自然是在Anaconda下创建。为了用最新的python3.7版本，我们在Anaconda Prompt或cmd下输入命令：conda create -n your_env_name python=3.71二、CUDA的安装：切记tensorflow2.0对应的cuda版本是10.0，
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2024-05-27 10:40:25
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Tensorflow2.0.0 GPU版本避坑安装tensorflow2.0 GPU版本的对应cuda驱动为10.0版本，还有需要安装pytorch GPU的小伙伴请绕道，因为需要10.1及以上版本的cuda才能装。链接: https://pan.baidu.com/s/1ZZgjj6mmEARmtxQTTPqe2Q 提取码：zabs第一步：环境配置，安装anaconda建议安装较老版本的anac
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2024-03-21 07:42:00
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相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TF Boy（TensorFlow Boy）。我也是这个想法，于是我踏上了安装TensorFlow的不归路，期间遇到很多错误，最终都没装成功，因为想装好它需要装太多东西，显卡驱动啊，CUDA啊，cuDNN等，而且版本还要匹配。就在我想要放弃的时候，我看到这个视频：https://www.bi
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2024-02-19 16:43:55
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作者 | 小宋是呢
【导读】TensorFlow 2.0，昨天凌晨，正式放出了2.0版本。
不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正
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2024-07-31 20:36:01
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如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.
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2020-04-13 12:57:00
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tensorflow_gpu-2.1.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl 链接：https://pan.baidu.com/s/1sY1khOlCX0tHrQvqbsL1hQ 提取码：q2b8
原创
2021-05-26 21:55:59
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Ubuntu18.04+Nvidia+Cuda10+TensorFlow2.0一、Nvidia驱动安装# 列出设备，显示的model是显卡型号，driver
原创
2020-03-06 12:20:59
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今天试了一下安装了tensorflow2.0 alpha版本，我以为tf2.0以后没有cpu版本和GPU版本之分，尝试了
原创
2022-08-12 07:22:40
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GPU环境的配置 在深度学习中，模型往往很复杂，数据量很大，此时使用GPU运行会快很多。而使用GPU就需要安装CUDA和CuDNN。本文是为了使用tensorflow的gpu版本而使用的GPU。 （1）GPU的配置 首先，要使用TensorFlow的GPU，需要达到的硬件前提：显卡类型是NVIDIA，显卡的计算能力要至少达到3.0。 可以在下面的网站查看： https://developer.nv
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2024-03-03 21:09:24
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WIN10 + python3.5 + Aaaconda3-5.1.0 + CUDA10.0 + cuDNN7.6.5.32 + tensorflow-gpu-1.13.1 安装步骤1、查找python与tensorflow版本对应2、安装python3.53、Anaconda安装4、CUDA与cudnn安装5、tensorflow安装报错问题解决 1、查找python与tensorflow版本
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2024-04-28 19:30:07
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TensorFlow-CPU与GPU的安装教程TensorFlow-CPU1.下载Anaconda2. 下载Vsual C++3. 安装TensorFlow-CPUTensorFlow-GPU1.检测当前GPU驱动版本是否满足大于410版本2.下载Vsual C++3.下载Anaconda或Miniconda4.替代.condarc配置文件4.安装Tensorflow-GPU 写在前面：CPU和
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2024-02-29 23:46:23
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自己这几天更换电脑，再加上前次旧电脑学习，安装了好几次TensorFlow，每次都遇到了一些问题，经常缺一些文件，在网上下载文件还很慢，走了不少弯路，特将完整的安装方法记录如下，以便后续使用，也供同行参考。TensorFlow的学习需要有专门的Nvida的GPU显卡的电脑，GPU的显存最好在4G以上，我以前那台电脑只有1G显示只能学习一些非常初级模型，稍微复杂的模型就无法运行。对于没有GPU独显的
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2024-02-27 15:22:32
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环境安装 安装gpu版本 需要安装navid两个依赖库 tf.keras 启动notebook
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2019-09-28 21:50:00
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5.创建张量图片是一个三阶张量，其维度为高，宽以及通道数（红
原创
2022-11-23 15:00:07
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WIN10配置Tensorflow-GPU一、电脑配置及版本 WIN10+GTX1050Ti+CUDA-9.0.176+CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.5.0.56 IDE:Pycharm 框架:Tensorflow-GPU Python版本:Python3.6二、配置过程 1.首先要看显卡是否支持GPU加速 CUDA及CUDNN是NAVIDIA开发的，首先显卡必须是NAVI
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2024-05-14 09:22:38
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这是19年初学faster rcnn时记下的一些笔记。 这几天主要的任务是用tensorflow配置并运行Faster-RCNN，配置好笔记本的环境，下载好各个需要用到的库。虽然说下几个软件说起来是很轻松的事，但这学期一直在不断的尝试配置tensorflow的GPU版本，但每次都因为一些解决不了的原因失败了，网上的教程太多了，自己也分不清该按照哪个版本来。 这次经过几天的不断尝试，终于成功地运行了
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2024-04-05 14:53:55
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如果你使用类似C++这样的语言在单核CPU上编写你的软件，为使其能够在多个GPU上并行运行，你可能需要从头开始重写你的软件。但是在TensorFlow中并非如此。由于其符号性质，tensorflow可以隐藏所有这些复杂的过程，使你无需在多个CPU和GPU上扩展程序。让我们从在CPU上添加两个向量开始：import tensorflow as tf
with tf.device(tf.Device
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2024-03-22 12:00:40
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新手小白安装过程中遇到种种问题，大概花了两天的时间去安装tensorflow-gpu,其他相关概念在这里就不多提了，直接就是进入安装的需要。这里安装的tensorflow-gup==1.9.0版本，对应的python是3.6。一、确定自己的显卡支持CUDA1、查看自己的显卡：设备管理器-显示适配器 2、找到对应的显卡：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、
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2024-05-16 11:13:02
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