TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 Summary: DeepLab需要1.10以上版本。 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次，4次安装tf，这两次是gpu版。 第一次是安装cpu版，第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf，但不能运行。第三次安装成功，但电脑
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2019-07-24 19:41:00
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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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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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前言： 之前安装的 CPU 版本的 tensorflow 一直出问题，索性就直接安装 GPU 版本的 tensorflow 了（有了GPU 就不能浪费）。安装过程：1）看自己有无 GPU，找到对应 GPU 的版本：任务管理器 => 性能 => GPU然后在 Anaconda Prompt 里面输入 nvidia-smi 来检查是否含有英伟达驱动，若没有则需要在 英伟达官网 安装驱动：
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2023-11-02 09:04:22
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CUDACUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序
更新一下GPU版本的tensorflow安装（仅适用于windows，本次实例为tensorflow1.9版本），超级简单，再也不愁配置cuda和cudnn，并通过清华镜像实现快速下载，看完秒变大佬今天同门小师妹小L在唉声叹气，我上前一问，原来是因为安装tensorflow时需要配置cuda和cudnn发愁，于是我一顿操作解决问题，望着小L崇拜的目光，遂想把方法贴出来，让大家都被小师妹崇拜一番，不
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2024-05-09 16:10:19
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历时两天，踩过很多坑，终于语气词装好了。说一下我的情况：tensorflowGPU-1.14.0，CUDA-10.0，cuDNN-v7.6.5，Anaconda3-2019.10，python-3.6，1650显卡。2020年3月2日 好了下面是步骤！大致的步骤为一、安装CUDA和cuDNN。二、安装Anaconda三、安装tensorflowGPU 下面一一介绍：一、安装CU
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2024-05-27 10:01:45
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目录1.安装anaconda1.1更换conda镜像源1.2安装一个tensorflow环境2.安装tensorflow-gpu2.1查看安装什么版本的tensorflow-gpu3.安装cuda和cudnn3.1下载cuda3.2安装cuda3.3下载cudnn3.4将对应的cudnn文件放入cuda中3.5添加环境变量4.pycharm导入刚刚安装的tensorflow环境 1.安装anac
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2023-12-12 15:55:36
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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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GPU资源对神经网络模型的训练很重要，应充分利用电脑的显卡资源，加快模型的训练速度。这里是本人安装tensorflow-gpu的过程，记录了安装的步骤以及在每个步骤中参考的资料以及所遇到的坑。大体步骤： 1. 使用pip安装tensorflow-gpu。 2. 安装CUDA。 3. 下载CUDNN并把copy其中相应的文件到CUDA所在目录的相应目录下。 4. 检查系统环境变量。一开始可能
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2024-06-04 19:26:43
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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.
刚开始接触深度学习，因为有的教程是基于pytorch有的是基于tensorflow，前几天安装完成了pytorch，现在安装一下tensorflow，查看pytorch安装教程请移步： 文章目录前言1 cuda安装2 cuDNN安装3 tensorflow 安装 前言tensorflow的安装过程比pytorch要复杂一些，一定要仔细，不然很容易安装错。 安装tensorflow前需要安装cuda
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2024-05-07 15:05:44
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与大多数 Linux 发行版一样，Fedora 并未默认安装专有的 Nvidia 驱动。默认的开源 Nouveau 驱动在大多数情况下都可以使用，但是你可能会遇到屏幕撕裂等问题。如果遇到此类图形/视频问题，那么可能需要在 Fedora 中安装官方专有的 Nvidia 驱动。让我告诉你如何安装。在 Fedora 中安装 Nvidia 驱动我在本教程中使用&nb
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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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
TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 的 AI 部门）中的研究人员和工程师开发的，可为机器学习和深度学习提供强有力支持，并且其灵活的数值计算核
原创
2021-03-31 17:16:32
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环境: ubuntu16.04 硬件: 1050ti首先安装NVIDIA的驱动安装CUDA 8.0安装CUDNN 6
原创
2022-12-07 14:15:34
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在配置之前先对应了解自己需要的版本1. Anacoda 安装1.1. Anaconda的下载Anaconda百度网盘的链接 提取码：jy0w1.2. Anaconda的安装选择Just Me —> 选择安装路径（可以不安装在C盘）—>选择Add Anaconda to my PATH environment variable2. CUDA和cudnn的下载和安装CUDA的百度网盘链接
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2024-09-03 16:45:02
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之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程，那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错。好消息是，Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将增加对Windows的支持，我11月30号知道的，立马就安装试了试，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。更
1、方法很简单：在安装好anaconda的前提下，直接用命令conda install tensorflow-gpu==1.4.1即可，其中1.4.1是版本号，可修改。2、conda安装包如果没有指定设定的虚拟环...
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2018-03-19 11:04:00
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